Review of Anthropomorphic Head Stabilisation and Verticality Estimation in Robots

International audienceIn many walking, running, flying, and swimming animals, including mammals, reptiles, and birds, the vestibular system plays a central role for verticality estimation and is often associated with a head sta-bilisation (in rotation) behaviour. Head stabilisation, in turn, subserves gaze stabilisation, postural control, visual-vestibular information fusion and spatial awareness via the active establishment of a quasi-inertial frame of reference. Head stabilisation helps animals to cope with the computational consequences of angular movements that complicate the reliable estimation of the vertical direction. We suggest that this strategy could also benefit free-moving robotic systems, such as locomoting humanoid robots, which are typically equipped with inertial measurements units. Free-moving robotic systems could gain the full benefits of inertial measurements if the measurement units are placed on independently orientable platforms, such as a human-like heads. We illustrate these benefits by analysing recent humanoid robots design and control approaches

Generation of whole-body motion for humanoid robots with the complete dynamics

Cette thèse propose une solution au problème de la génération de mouvements pour les robots humanoïdes. Le cadre qui est proposé dans cette thèse génère des mouvements corps-complet en utilisant la dynamique inverse avec l'espace des tâches et en satisfaisant toutes les contraintes de contact. La spécification des mouvements se fait à travers objectifs dans l'espace des tâches et la grande redondance du système est gérée avec une pile de tâches où les tâches moins prioritaires sont atteintes seulement si elles n'interfèrent pas avec celles de plus haute priorité. À cette fin, un QP hiérarchique est utilisé, avec l'avantage d'être en mesure de préciser tâches d'égalité ou d'inégalité à tous les niveaux de la hiérarchie. La capacité de traiter plusieurs contacts non-coplanaires est montrée par des mouvements où le robot s'assoit sur une chaise et monte une échelle. Le cadre générique de génération de mouvements est ensuite appliqué à des études de cas à l'aide de HRP-2 et Romeo. Les mouvements complexes et similaires à l'humain sont obtenus en utilisant l'imitation du mouvement humain où le mouvement acquis passe par un processus cinématique et dynamique. Pour faire face à la nature instantanée de la dynamique inverse, un générateur de cycle de marche est utilisé comme entrée pour la pile de tâches qui effectue une correction locale de la position des pieds sur la base des points de contact permettant de marcher sur un terrain accidenté. La vision stéréo est également introduite pour aider dans le processus de marche. Pour une récupération rapide d'équilibre, le capture point est utilisé comme une tâche contrôlée dans une région désirée de l'espace. En outre, la génération de mouvements est présentée pour CHIMP, qui a besoin d'un traitement particulier.This thesis aims at providing a solution to the problem of motion generation for humanoid robots. The proposed framework generates whole-body motion using the complete robot dynamics in the task space satisfying contact constraints. This approach is known as operational-space inverse-dynamics control. The specification of the movements is done through objectives in the task space, and the high redundancy of the system is handled with a prioritized stack of tasks where lower priority tasks are only achieved if they do not interfere with higher priority ones. To this end, a hierarchical quadratic program is used, with the advantage of being able to specify tasks as equalities or inequalities at any level of the hierarchy. Motions where the robot sits down in an armchair and climbs a ladder show the capability to handle multiple non-coplanar contacts. The generic motion generation framework is then applied to some case studies using HRP-2 and Romeo. Complex and human-like movements are achieved using human motion imitation where the acquired motion passes through a kinematic and then dynamic retargeting processes. To deal with the instantaneous nature of inverse dynamics, a walking pattern generator is used as an input for the stack of tasks which makes a local correction of the feet position based on the contact points allowing to walk on non-planar surfaces. Visual feedback is also introduced to aid in the walking process. Alternatively, for a fast balance recovery, the capture point is introduced in the framework as a task and it is controlled within a desired region of space. Also, motion generation is presented for CHIMP which is a robot that needs a particular treatment

Transfert de Mouvement Humain vers Robot Humanoïde

Le but de cette thèse est le transfert du mouvement humain vers un robot humanoïde en ligne. Dans une première partie, le mouvement humain, enregistré par un système de capture de mouvement, est analysé pour extraire des caractéristiques qui doivent être transférées vers le robot humanoïde. Dans un deuxième temps, le mouvement du robot qui comprend ces caractéristiques est calculé en utilisant la cinématique inverse avec priorité. L'ensemble des tâches avec leurs priorités est ainsi transféré. La méthode permet une reproduction du mouvement la plus fidèle possible, en ligne et pour le haut du corps. Finalement, nous étudions le problème du transfert mouvement des pieds. Pour cette étude, le mouvement des pieds est analysé pour extraire les trajectoires euclidiennes qui sont adaptées au robot. Les trajectoires du centre du masse qui garantit que le robot ne tombe pas sont calculées `a partir de la position des pieds et du modèle du pendule inverse. Il est ainsi possible réaliser une imitation complète incluant les mouvements du haut du corps ainsi que les mouvements des pieds. ABSTRACT : The aim of this thesis is to transfer human motion to a humanoid robot online. In the first part of this work, the human motion recorded by a motion capture system is analyzed to extract salient features that are to be transferred on the humanoid robot. We introduce the humanoid normalized model as the set of motion properties. In the second part of this work, the robot motion that includes the human motion features is computed using the inverse kinematics with priority. In order to transfer the motion properties a stack of tasks is predefined. Each motion property in the humanoid normalized model corresponds to one target in the stack of tasks. We propose a framework to transfer human motion online as close as possible to a human motion performance for the upper body. Finally, we study the problem of transfering feet motion. In this study, the motion of feet is analyzed to extract the Euclidean trajectories adapted to the robot. Moreover, the trajectory of the center of mass which ensures that the robot does not fall is calculated from the feet positions and the inverse pendulum model of the robot. Using this result, it is possible to achieve complete imitation of upper body movements and including feet motio

Humanizing robot dance movements

Tese de mestrado integrado. Engenharia Informática e Computação. Universidade do Porto. Faculdade de Engenharia. 201

Human Motion Transfer on Humanoid Robot

The aim of this thesis is to transfer human motion to a humanoid robot online. In the first part of this work, the human motion recorded by a motion capture system is analyzed to extract salient features that are to be transferred on the humanoid robot. We introduce the humanoid normalized model as the set of motion properties. In the second part of this work, the robot motion that includes the human motion features is computed using the inverse kinematics with priority. In order to transfer the motion properties a stack of tasks is predefined. Each motion property in the humanoid normalized model corresponds to one target in the stack of tasks. We propose a framework to transfer human motion online as close as possible to a human motion performance for the upper body. Finally, we study the problem of transfering feet motion. In this study, the motion of feet is analyzed to extract the Euclidean trajectories adapted to the robot. Moreover, the trajectory of the center of mass which ensures that the robot does not fall is calculated from the feet positions and the inverse pendulum model of the robot. Using this result, it is possible to achieve complete imitation of upper body movements and including feet motio

Design, modelling and control of a biped robot platform based on Poppy project

Taking as a reference the open source 3D printed robot called ''Poppy'' (https://www.poppy-project.org/) this project aims to develop a new biped robot platform using standard size servomotors. To accomplish this project is required to design a new structure to be able to host the chosen motors and also add a new degree of freedom for each leg, in order to obtain a 12 DoF robot. The next objetive is the modelling and simulation. For that purpose Gazebo simulator will be used to provide the option to be controlled with ROS. In addition various sensors will be added to the model, in order to obtain the feedback necessary for the control algorithm, which is the last objetive of this project

Télé-opération Corps Complet de Robots Humanoïdes

This thesis aims to investigate systems and tools for teleoperating a humanoid robot. Robotteleoperation is crucial to send and control robots in environments that are dangerous or inaccessiblefor humans (e.g., disaster response scenarios, contaminated environments, or extraterrestrialsites). The term teleoperation most commonly refers to direct and continuous control of a robot.In this case, the human operator guides the motion of the robot with her/his own physical motionor through some physical input device. One of the main challenges is to control the robot in a waythat guarantees its dynamical balance while trying to follow the human references. In addition,the human operator needs some feedback about the state of the robot and its work site through remotesensors in order to comprehend the situation or feel physically present at the site, producingeffective robot behaviors. Complications arise when the communication network is non-ideal. Inthis case the commands from human to robot together with the feedback from robot to human canbe delayed. These delays can be very disturbing for the human operator, who cannot teleoperatetheir robot avatar in an effective way.Another crucial point to consider when setting up a teleoperation system is the large numberof parameters that have to be tuned to effectively control the teleoperated robots. Machinelearning approaches and stochastic optimizers can be used to automate the learning of some of theparameters.In this thesis, we proposed a teleoperation system that has been tested on the humanoid robotiCub. We used an inertial-technology-based motion capture suit as input device to control thehumanoid and a virtual reality headset connected to the robot cameras to get some visual feedback.We first translated the human movements into equivalent robot ones by developping a motionretargeting approach that achieves human-likeness while trying to ensure the feasibility of thetransferred motion. We then implemented a whole-body controller to enable the robot to trackthe retargeted human motion. The controller has been later optimized in simulation to achieve agood tracking of the whole-body reference movements, by recurring to a multi-objective stochasticoptimizer, which allowed us to find robust solutions working on the real robot in few trials.To teleoperate walking motions, we implemented a higher-level teleoperation mode in whichthe user can use a joystick to send reference commands to the robot. We integrated this setting inthe teleoperation system, which allows the user to switch between the two different modes.A major problem preventing the deployment of such systems in real applications is the presenceof communication delays between the human input and the feedback from the robot: evena few hundred milliseconds of delay can irremediably disturb the operator, let alone a few seconds.To overcome these delays, we introduced a system in which a humanoid robot executescommands before it actually receives them, so that the visual feedback appears to be synchronizedto the operator, whereas the robot executed the commands in the past. To do so, the robot continuouslypredicts future commands by querying a machine learning model that is trained on pasttrajectories and conditioned on the last received commands.Cette thèse vise à étudier des systèmes et des outils pour la télé-opération d’un robot humanoïde.La téléopération de robots est cruciale pour envoyer et contrôler les robots dans des environnementsdangereux ou inaccessibles pour les humains (par exemple, des scénarios d’interventionen cas de catastrophe, des environnements contaminés ou des sites extraterrestres). Le terme téléopérationdésigne le plus souvent le contrôle direct et continu d’un robot. Dans ce cas, l’opérateurhumain guide le mouvement du robot avec son propre mouvement physique ou via un dispositifde contrôle. L’un des principaux défis est de contrôler le robot de manière à garantir son équilibredynamique tout en essayant de suivre les références humaines. De plus, l’opérateur humain abesoin d’un retour d’information sur l’état du robot et de son site via des capteurs à distance afind’appréhender la situation ou de se sentir physiquement présent sur le site, produisant des comportementsde robot efficaces. Des complications surviennent lorsque le réseau de communicationn’est pas idéal. Dans ce cas, les commandes de l’homme au robot ainsi que la rétroaction du robotà l’homme peuvent être retardées. Ces délais peuvent être très gênants pour l’opérateur humain,qui ne peut pas télé-opérer efficacement son avatar robotique.Un autre point crucial à considérer lors de la mise en place d’un système de télé-opérationest le grand nombre de paramètres qui doivent être réglés pour contrôler efficacement les robotstélé-opérés. Des approches d’apprentissage automatique et des optimiseurs stochastiques peuventêtre utilisés pour automatiser l’apprentissage de certains paramètres.Dans cette thèse, nous avons proposé un système de télé-opération qui a été testé sur le robothumanoïde iCub. Nous avons utilisé une combinaison de capture de mouvement basée sur latechnologie inertielle comme périphérique de contrôle pour l’humanoïde et un casque de réalitévirtuelle connecté aux caméras du robot pour obtenir un retour visuel. Nous avons d’abord traduitles mouvements humains en mouvements robotiques équivalents en développant une approchede retargeting de mouvement qui atteint la ressemblance humaine tout en essayant d’assurer lafaisabilité du mouvement transféré. Nous avons ensuite implémenté un contrôleur du corps entierpour permettre au robot de suivre le mouvement humain reciblé. Le contrôleur a ensuite étéoptimisé en simulation pour obtenir un bon suivi des mouvements de référence du corps entier,en recourant à un optimiseur stochastique multi-objectifs, ce qui nous a permis de trouver dessolutions robustes fonctionnant sur le robot réel en quelques essais.Pour télé-opérer les mouvements de marche, nous avons implémenté un mode de télé-opérationde niveau supérieur dans lequel l’utilisateur peut utiliser un joystick pour envoyer des commandesde référence au robot. Nous avons intégré ce paramètre dans le système de télé-opération, ce quipermet à l’utilisateur de basculer entre les deux modes différents.Un problème majeur empêchant le déploiement de tels systèmes dans des applications réellesest la présence de retards de communication entre l’entrée humaine et le retour du robot: mêmequelques centaines de millisecondes de retard peuvent irrémédiablement perturber l’opérateur,encore plus quelques secondes. Pour surmonter ces retards, nous avons introduit un système danslequel un robot humanoïde exécute des commandes avant de les recevoir, de sorte que le retourvisuel semble être synchronisé avec l’opérateur, alors que le robot exécutait les commandes dansle passé. Pour ce faire, le robot prédit en permanence les commandes futures en interrogeant unmodèle d’apprentissage automatique formé sur les trajectoires passées et conditionné aux dernièrescommandes reçues

Metastable legged-robot locomotion

Thesis (Ph. D.)--Massachusetts Institute of Technology, Dept. of Mechanical Engineering, 2008.This electronic version was submitted by the student author. The certified thesis is available in the Institute Archives and Special Collections.Includes bibliographical references (p. 195-215).A variety of impressive approaches to legged locomotion exist; however, the science of legged robotics is still far from demonstrating a solution which performs with a level of flexibility, reliability and careful foot placement that would enable practical locomotion on the variety of rough and intermittent terrain humans negotiate with ease on a regular basis. In this thesis, we strive toward this particular goal by developing a methodology for designing control algorithms for moving a legged robot across such terrain in a qualitatively satisfying manner, without falling down very often. We feel the definition of a meaningful metric for legged locomotion is a useful goal in and of itself. Specifically, the mean first-passage time (MFPT), also called the mean time to failure (MTTF), is an intuitively practical cost function to optimize for a legged robot, and we present the reader with a systematic, mathematical process for obtaining estimates of this MFPT metric. Of particular significance, our models of walking on stochastically rough terrain generally result in dynamics with a fast mixing time, where initial conditions are largely "forgotten" within 1 to 3 steps. Additionally, we can often find a near-optimal solution for motion planning using only a short time-horizon look-ahead. Although we openly recognize that there are important classes of optimization problems for which long-term planning is required to avoid "running into a dead end" (or off of a cliff!), we demonstrate that many classes of rough terrain can in fact be successfully negotiated with a surprisingly high level of long-term reliability by selecting the short-sighted motion with the greatest probability of success. The methods used throughout have direct relevance to machine learning, providing a physics-based approach to reduce state space dimensionality and mathematical tools to obtain a scalar metric quantifying performance of the resulting reduced-order system.by Katie Byl.Ph.D

Advances in Robotics, Automation and Control

The book presents an excellent overview of the recent developments in the different areas of Robotics, Automation and Control. Through its 24 chapters, this book presents topics related to control and robot design; it also introduces new mathematical tools and techniques devoted to improve the system modeling and control. An important point is the use of rational agents and heuristic techniques to cope with the computational complexity required for controlling complex systems. Through this book, we also find navigation and vision algorithms, automatic handwritten comprehension and speech recognition systems that will be included in the next generation of productive systems developed by man