Analytic and Learned Footstep Control for Robust Bipedal Walking

Bipedal walking is a complex, balance-critical whole-body motion with inherently unstable inverted pendulum-like dynamics. Strong disturbances must be quickly responded to by altering the walking motion and placing the next step in the right place at the right time. Unfortunately, the high number of degrees of freedom of the humanoid body makes the fast computation of well-placed steps a particularly challenging task. Sensor noise, imprecise actuation, and latency in the sensomotoric feedback loop impose further challenges when controlling real hardware. This dissertation addresses these challenges and describes a method of generating a robust walking motion for bipedal robots. Fast modification of footstep placement and timing allows agile control of the walking velocity and the absorption of strong disturbances. In a divide and conquer manner, the concepts of motion and balance are solved separately from each other, and consolidated in a way that a low-dimensional balance controller controls the timing and the footstep locations of a high-dimensional motion generator. Central pattern generated oscillatory motion signals are used for the synthesis of an open-loop stable walk on flat ground, which lacks the ability to respond to disturbances due to the absence of feedback. The Central Pattern Generator exhibits a low-dimensional parameter set to influence the timing and the landing coordinates of the swing foot. For balance control, a simple inverted pendulum-based physical model is used to represent the principal dynamics of walking. The model is robust to disturbances in a way that it returns to an ideal trajectory from a wide range of initial conditions by employing a combination of Zero Moment Point control, step timing, and foot placement strategies. The simulation of the model and its controller output are computed efficiently in closed form, supporting high-frequency balance control at the cost of an insignificant computational load. Additionally, the sagittal step size produced by the controller can be trained online during walking with a novel, gradient descent-based machine learning method. While the analytic controller forms the core of reliable walking, the trained sagittal step size complements the analytic controller in order to improve the overall walking performance. The balanced whole-body walking motion arises by using the footstep coordinates and the step timing predicted by the low-dimensional model as control input for the Central Pattern Generator. Real robot experiments are presented as evidence for disturbance-resistant, omnidirectional gait control, with arguably the strongest push-recovery capabilities to date

Fusion de données inertielles et magnétiques pour l’estimation de l’attitude sous contrainte énergétique d’un corps rigide accéléré

In this PhD. thesis we deal with attitude estimation of accelerated rigid body moving in the 3D space using quaternion parameterization. This problem has been widely studied in the literature in various application areas. The main objective of the thesis is to propose new methods for data fusion to combine inertial gyros) and magnetic measurements. The first challenge concerns the attitude estimation during dynamic cases, in which external acceleration of the body is not negligible compared to the Gravity. Two main approaches are proposed in this context. Firstly, a quatenion-based adaptive Kalman filter (q-AKF) was designed in order to compensate for such external acceleration. Precisely, a smart detector is designed to decide whether the body is in static or dynamic case. Then, the covariance matrix of the external acceleration is estimated to tune the filter gain. Second, we developed descriptor filter based on a new formulation of the dynamic model where the process model is fed by accelerometer measurements while observation model is fed by gyros and magnetometer measurements. Such modeling gives rise to a descriptor system. The resulting model allows taking the external acceleration of the body into account in a very efficient way. The second challenge is related to the energy consumption issue of gyroscope, considered as the most power consuming sensor. We study the way to reduce the gyro measurements acquisition by switching on/off the sensor while maintaining an acceptable attitude estimation. The effciency of the proposed methods is evaluated by means of numerical simulations and experimental tests.Dans ce travail de thèse on s’intéresse à l’estimation de l’attitude d’un corps rigideen mouvement dans l’espace 3D en utilisant les quaternions comme représentation. Cetteproblématique a été largement étudiée dans la littérature sous divers domaines d’application.L’objectif de la thèse est de proposer de nouvelles méthodes de fusion de données en combinantdes mesures inertielles et magnétiques. Dans un premier temps, nous nous sommesintéressés à l’estimation de l’attitude en cas de mouvement accéléré où l’accélération linéairedu corps n’est plus négligeable devant la gravité. Deux approches ont été proposées dans cecadre. La première utilise un filtre de Kalman adaptatif pour la compensation des accélérationslinéaires. Précisément, des lois de détection ont été développées pour distinguer d’unefaçon automatique les différentes phases de mouvement (statiques et dynamiques). Ainsi, lamatrice de covariance associée à l’accélération linéaire est estimée afin d’ajuster le gain dufiltre. La deuxième approche consiste à intégrer un filtre singulier élaboré sur la base d’unnouveau modèle, dans lequel le modèle du processus est défini en se basant sur les mesuresissues de l’accéléromètre tandis que le modèle d’observation est défini par les mesures issuesdu gyromètres et du magnétomètres. Cette formulation permet de prendre en compte l’effetdes accélérations linéaires d’une manière efficace. Dans un deuxième temps, on s’est focalisésur l’estimation de l’attitude avec utilisation intermittente de gyromètres, considérés commecapteurs énergivores. Nous avons étudié dans ce cas la façon la plus adéquate afin de réduirel’acquisition des mesures de vitesse angulaire tout en gardant une qualité acceptable de l’estimationde l’attitude. Toutes les approches développées ont été validées par des simulationsnumériques ainsi que des expérimentations utilisant des données réelles

Technologien und Visionen der Mensch-Maschine-Entgrenzung : Sachstandsbericht zum TA-Projekt »Mensch-Maschine-Entgrenzungen: zwischen künstlicher Intelligenz und Human Enhancement«

Der Sachstandsbericht (TAB-Arbeitsbericht Nr. 167) zeigt auf, dass nach derzeitigem wissenschaftlich-technischem Entwicklungsstand viele der in den Zukunftsdiskursen formulierten Erwartungen weitgehend spekulativ erscheinen. Alles in allem ist in absehbarer Zeit wohl weder mit der technischen Optimierung der »Natur« des Menschen (in einem größeren, d.h. gesellschaftlich relevanten Maßstab) noch mit einer »Intelligenzexplosion« bei Maschinen zu rechnen. Die oben umrissene Entgrenzungsdynamik vollzieht sich aktuell vielmehr auf einer subtileren Ebene: beispielsweise, indem fundamentale anthropologische Kategorien – wie Verantwortungsfähigkeit, Selbstbestimmtheit, Identität –, welche die Grundlage unserer jetzigen moralischen und rechtlichen Ordnung bilden, durch die beschriebenen Technisierungsprozesse ins Wanken geraten. Diese normativen Herausforderungen machen eine frühzeitige Auseinandersetzung mit den gesellschaftlichen Konsequenzen, aber auch Rahmenbedingungen der Entgrenzungsdynamik erforderlich. Dabei sollte im Zentrum stehen, was wir als genuinen Wesenszug des Menschen und seiner Kultur verstehen und was davon wir für die Zukunft erhalten und vor maschinellem Zugriff schützen wollen. Inhalt Zusammenfassung 7 I. Einleitung 19 II. Zukunftsvisionen 25 1. Zur Analyse des visionären Diskurses 26 2. Kulturelle Wurzeln und Ideentraditionen 29 2.1 Künstliche Menschen, Automaten und Roboter 29 2.2 Transhumanismus, Cyborgs und Human Enhancement 33 3. Aktuelle visionäre Diskurse und ihre Akteure 37 3.1 Themensetzung durch futuristische Netzwerke 38 3.2 Der aktuelle Diskurs zu Enhancement und Cyborgs 43 3.3 Der aktuelle Diskurs zu einer Superintelligenz 47 4. Fazit 50 III. Stand der Technik 55 1. Neurotechnologien 55 1.1 Wissenschaftliche Grundlagen: neuroelektrische Schnittstellen 56 1.2 Neurotechnologische Anwendungen: Stand und Entwicklungsperspektiven 67 1.3 Forschungslandschaft in Deutschland 93 1.4 Fazit und Ausblick 95 2. Autonome Robotik 99 2.1 Wissenschaftliche Grundlagen: künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen 102 2.2 Wo steht die autonome Robotik? 110 2.3 Anwendungsfelder und Beispiele 120 2.4 Forschungslandschaft in Deutschland 134 2.5 Fazit 137 IV. Schlussfolgerungen und Ausblick 141 Literatur 153 In Auftrag gegebene Gutachten 153 Weitere Literatur 153 Anhang 167 1. Abbildungsverzeichnis 167 2. Tabellenverzeichnis 16

Robust Sensor Fusion for Robot Attitude Estimation

Abstract-Knowledge of how a body is oriented relative to the world is frequently invaluable information in the field of robotics. An attitude estimator that fuses 3-axis gyroscope, accelerometer and magnetometer data into a quaternion orientation estimate is presented in this paper. The concept of fused yaw, used by the estimator, is also introduced. The estimator, a nonlinear complementary filter at heart, is designed to be uniformly robust and stable-independent of the absolute orientation of the body-and has been implemented and released as a cross-platform open source C++ library. Extensions to the estimator, such as quick learning and the ability to deal dynamically with cases of reduced sensory information, are also presented