Center of Mass Compliance Control of Humanoid using Disturbance Observer

학위논문(석사) -- 서울대학교대학원 : 융합과학기술대학원 지능정보융합학과, 2023. 2. 박재흥.로봇의 작업 환경이 인간의 일상과 점점 가까워짐에 따라, 인간의 안전을 보장할 수 있는 유연 동작 제어 방식들이 연구되어 왔다 특히 휴머노이드 로봇에 있어서는, 인간의 안전을 보장하기 위해 유연 동작을 생성함에 더해 유연 동작 과정에서 로봇 또한 안정적으로 균형을 유지할 수 있어야 한다. 추가로 휴머노이드 로봇이 수행 중인 작업 혹은 환경에 적합할 수 있도록 독립적으로 유연 동작을 생성하고 직관적으로 이를 제한할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 협동 작업을 위한 휴머노이드 로봇의 무게 중심 유연 동작 제어 알고리 즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 상태 관측기와 외란 양성 피드백에 기반한다. 휴머노이드 로봇의 무게 중심 제어 성능 모델에 기반하여 상태 관측기를 설계하였고 이를 통해 무게 중심에 발생한 외란을 관측한다. 관측된 외란은 참조 무게 중심 경로에 양성 피드백되어 휴머노이드 로봇의 유연 동작을 생성한다. 이를 통해 무게 중심 좌표계에서 축 별로 독립적인 유연성을 구현하고 구현된 유연성을 통해 외란에 대응하여 로봇이 균형을 유지할 수 있다. 제안하는 알고 리즘의 성능을 휴머노이드 로봇 DYROS-JET 를 활용한 동역학 시뮬레이션과 실제 로봇 실험을 통해 검증하였다.As the task environment of robots became closer to human , compliant motion control methods that can ensure human safety have been studied. In particular, for the humanoid robot, compliant motion control must also be able to stably maintain the balance In addition, compliant motion control should be able to independently create and intuitively limit the compliance so that compliant motion control can be suitable for the task of humanoid. In this paper, a center of mass (CoM) compliance control algorithm of humanoid robots for collaborative works is proposed. The proposed algorithm is based on the state observer and positive feedback of observed disturbance. With the state observer based on humanoid CoM control performance model, disturbance in each direction can be observed. The positive feedback of disturbances to the reference CoM trajectory enables compliant motion. The main contributions of this algorithm are achieving compliance independently in each axis and maintaining balance against external force. Through dynamic simulations and real robot experiments of Humanoid robot DYROS-JET, the performance of the proposed method was demonstrated.제 1 장 서 론 1 제 1 절 연구 배경 및 동기 1 제 2 절 관련 연구 1 제 3 절 연구의 내용 2 제 4 절 논문의 구성 3 제 2 장 CoM 유연 동작 제어기 4 제 1 절 CoM 제어 성능 모델 4 제 2 절 제어 프레임워크의 흐름도 소개 5 제 3 절 제어 프레임워크의 수학적 모델링 6 제 3 장 동역학 시뮬레이션 9 제 1 절 로봇 및 시뮬레이션 환경 설명 9 제 2 절 CoM 위치 측정 11 제 3 절 유연성 독립 제어 시뮬레이션 12 제 4 절 충돌 외란 시 안정 균형 제어 시뮬레이션 14 제 4 장 실 험 19 제 1 절 로봇 DYROS-JET 설명 19 제 2 절 충돌 외란 시 안정 균형 제어 실험 22 제 3 절 위치 추종 막힘 외란 실험 28 제 5 장 결 론 33 참고문헌 35 Abstract 39석

Hierarchical generative modelling for autonomous robots

Humans can produce complex whole-body motions when interacting with their surroundings, by planning, executing and combining individual limb movements. We investigated this fundamental aspect of motor control in the setting of autonomous robotic operations. We approach this problem by hierarchical generative modelling equipped with multi-level planning-for autonomous task completion-that mimics the deep temporal architecture of human motor control. Here, temporal depth refers to the nested time scales at which successive levels of a forward or generative model unfold, for example, delivering an object requires a global plan to contextualise the fast coordination of multiple local movements of limbs. This separation of temporal scales also motivates robotics and control. Specifically, to achieve versatile sensorimotor control, it is advantageous to hierarchically structure the planning and low-level motor control of individual limbs. We use numerical and physical simulation to conduct experiments and to establish the efficacy of this formulation. Using a hierarchical generative model, we show how a humanoid robot can autonomously complete a complex task that necessitates a holistic use of locomotion, manipulation, and grasping. Specifically, we demonstrate the ability of a humanoid robot that can retrieve and transport a box, open and walk through a door to reach the destination, approach and kick a football, while showing robust performance in presence of body damage and ground irregularities. Our findings demonstrated the effectiveness of using human-inspired motor control algorithms, and our method provides a viable hierarchical architecture for the autonomous completion of challenging goal-directed tasks