Fast foot prints re-planning and motion generation during walking in physical human-humanoid interaction

Abstract-In this paper a system allowing real-time interaction between a human and a humanoid robot while walking is presented. The aim of this work is to integrate humanoid robots into collaborative working environment. Co-located realization of a task is one instance of such collaboration. To achieve such task whole-body motion generation while keeping balance is mandatory. This is obtained using a real-time pattern generator allowing on-line foot-print modification integrated in a stack of controllers. Several experiments of direct interaction between a human and a HRP-2 humanoid robot illustrates the results

Fast foot prints re-planning and motion generation during walking in physical human-humanoid interaction

International audienceIn this paper a system allowing real-time interaction between a human and a humanoid robot while walking is presented. The aim of this work is to integrate humanoid robots into collaborative working environment. Co-located realization of a task is one instance of such collaboration. To achieve such task whole-body motion generation while keeping balance is mandatory. This is obtained using a real-time pattern generator allowing on-line foot-print modification integrated in a stack of controllers. Several experiments of direct interaction between a human and a HRP-2 humanoid robot illustrates the results

Kontextsensitive Körperregulierung für redundante Roboter

In the past few decades the classical 6 degrees of freedom manipulators' dominance has been challenged by the rise of 7 degrees of freedom redundant robots. Similarly, with increased availability of humanoid robots in academic research, roboticists suddenly have access to highly dexterous platforms with multiple kinematic chains capable of undertaking multiple tasks simultaneously. The execution of lower-priority tasks, however, are often done in task/scenario specific fashion. Consequently, these systems are not scalable and slight changes in the application often implies re-engineering the entire control system and deployment which impedes the development process over time. This thesis introduces an alternative systematic method of addressing the secondary tasks and redundancy resolution called, context aware body regulation. Contexts consist of one or multiple tasks, however, unlike the conventional definitions, the tasks within a context are not rigidly defined and maintain some level of abstraction. For instance, following a particular trajectory constitutes a concrete task while performing a Cartesian motion with the end-effector represents an abstraction of the same task and is more appropriate for context formulation. Furthermore, contexts are often made up of multiple abstract tasks that collectively describe a reoccurring situation. Body regulation is an umbrella term for a collection of schemes for addressing the robots' redundancy when a particular context occurs. Context aware body regulation offers several advantages over traditional methods. Most notably among them are reusability, scalability and composability of contexts and body regulation schemes. These three fundamental concerns are realized theoretically by in-depth study and through mathematical analysis of contexts and regulation strategies; and are practically implemented by a component based software architecture that complements the theoretical aspects. The findings of the thesis are applicable to any redundant manipulator and humanoids, and allow them to be used in real world applications. Proposed methodology presents an alternative approach for the control of robots and offers a new perspective for future deployment of robotic solutions.Im Verlauf der letzten Jahrzehnte wich der Einfluss klassischer Roboterarme mit 6 Freiheitsgraden zunehmend denen neuer und vielfältigerer Manipulatoren mit 7 Gelenken. Ebenso stehen der Forschung mit den neuartigen Humanoiden inzwischen auch hoch-redundante Roboterplattformen mit mehreren kinematischen Ketten zur Verfügung. Diese überaus flexiblen und komplexen Roboter-Kinematiken ermöglichen generell das gleichzeitige Verfolgen mehrerer priorisierter Bewegungsaufgaben. Die Steuerung der weniger wichtigen Aufgaben erfolgt jedoch oft in anwendungsspezifischer Art und Weise, welche die Skalierung der Regelung zu generellen Kontexten verhindert. Selbst kleine Änderungen in der Anwendung bewirken oft schon, dass große Teile der Robotersteuerung überarbeitet werden müssen, was wiederum den gesamten Entwicklungsprozess behindert. Diese Dissertation stellt eine alternative, systematische Methode vor um die Redundanz neuer komplexer Robotersysteme zu bewältigen und vielfältige, priorisierte Bewegungsaufgaben parallel zu steuern: Die so genannte kontextsensitive Körperregulierung. Darin bestehen Kontexte aus einer oder mehreren Bewegungsaufgaben. Anders als in konventionellen Anwendungen sind die Aufgaben nicht fest definiert und beinhalten eine gewisse Abstraktion. Beispielsweise stellt das Folgen einer bestimmten Trajektorie eine sehr konkrete Bewegungsaufgabe dar, während die Ausführung einer Kartesischen Bewegung mit dem Endeffektor eine Abstraktion darstellt, die für die Kontextformulierung besser geeignet ist. Kontexte setzen sich oft aus mehreren solcher abstrakten Aufgaben zusammen und beschreiben kollektiv eine sich wiederholende Situation. Durch die Verwendung der kontextsensitiven Körperregulierung ergeben sich vielfältige Vorteile gegenüber traditionellen Methoden: Wiederverwendbarkeit, Skalierbarkeit, sowie Komponierbarkeit von Konzepten. Diese drei fundamentalen Eigenschaften werden in der vorliegenden Arbeit theoretisch mittels gründlicher mathematischer Analyse aufgezeigt und praktisch mittels einer auf Komponenten basierenden Softwarearchitektur realisiert. Die Ergebnisse dieser Dissertation lassen sich auf beliebige redundante Manipulatoren oder humanoide Roboter anwenden und befähigen diese damit zur realen Anwendung außerhalb des Labors. Die hier vorgestellte Methode zur Regelung von Robotern stellt damit eine neue Perspektive für die zukünftige Entwicklung von robotischen Lösungen dar

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

Planification de pas pour robots humanoïdes : approches discrètes et continues

Dans cette thèse nous nous intéressons à deux types d'approches pour la planification de pas pour robots humanoïdes : d'une part les approches discrètes où le robot n'a qu'un nombre fini de pas possibles, et d'autre part les approches où le robot se base sur des zones de faisabilité continues. Nous étudions ces problèmes à la fois du point de vue théorique et pratique. En particulier nous décrivons deux méthodes originales, cohérentes et efficaces pour la planification de pas, l'une dans le cas discret (chapitre 5) et l'autre dans le cas continu (chapitre 6). Nous validons ces méthodes en simulation ainsi qu'avec plusieurs expériences sur le robot HRP-2. ABSTRACT : In this thesis we investigate two types of approaches for footstep planning for humanoid robots: on one hand the discrete approaches where the robot has only a finite set of possible steps, and on the other hand the approaches where the robot uses continuous feasibility regions. We study these problems both on a theoretical and practical level. In particular, we describe two original, coherent and efficient methods for footstep planning, one in the discrete case (chapter 5), and one in the continuous case (chapter 6). We validate these methods in simulation and with several experiments on the robot HRP-2