4 research outputs found
Climbing and Walking Robots
Nowadays robotics is one of the most dynamic fields of scientific researches. The shift of robotics researches from manufacturing to services applications is clear. During the last decades interest in studying climbing and walking robots has been increased. This increasing interest has been in many areas that most important ones of them are: mechanics, electronics, medical engineering, cybernetics, controls, and computers. Today’s climbing and walking robots are a combination of manipulative, perceptive, communicative, and cognitive abilities and they are capable of performing many tasks in industrial and non- industrial environments. Surveillance, planetary exploration, emergence rescue operations, reconnaissance, petrochemical applications, construction, entertainment, personal services, intervention in severe environments, transportation, medical and etc are some applications from a very diverse application fields of climbing and walking robots. By great progress in this area of robotics it is anticipated that next generation climbing and walking robots will enhance lives and will change the way the human works, thinks and makes decisions. This book presents the state of the art achievments, recent developments, applications and future challenges of climbing and walking robots. These are presented in 24 chapters by authors throughtot the world The book serves as a reference especially for the researchers who are interested in mobile robots. It also is useful for industrial engineers and graduate students in advanced study
Stable locomotion of humanoid robots based on mass concentrated model
El estudio de la locomoción de robots humanoides es actualmente un área muy activa, en el campo de la robótica. Partiendo del principio que el hombre esta construyendo robots para trabajar juntos cooperando en ambientes humanos. La estabilidad durante la caminata es un factor crítico que prevee la caída del robot, la cual puede causar deterioros al mismo y a las personas en su entorno. De esta manera, el presente trabajo pretende resolver una parte del problema de la locomoción bípeda, esto es los métodos empleados para “La generación del paso” (“Gait generation”) y asi obtener la caminata estable. Para obtener una marcha estable se utilizan modelos de masa concentrada. De esta manera el modelo del “pendulo invertido simple” y el modelo del “carro sobre la mesa” se han utilizado para conseguir la marcha estable de robots humanoides. En el modelo del pendulo invertido, la masa el pendulo conduce el movimiento del centro de gravedad (CDG) del robot humanoide durante la marcha. Se detallara que el CDG se mueve como una bola libre sobre un plano bajo las leyes del pendulo en el campo de gravedad. Mientras que en el modelo del “carro sobre la mesa”, el carro conduce el movimiento del CDG durante la marcha. En este caso, el movimiento del carro es tratado como un sistema servocontrolado, y el movimiento del CDG es obtenido con los actuales y futuros estados de referencia del Zero Moment Point (ZMP). El método para generar el paso propuesto esta compuesto de varias capas como son Movimiento global, movimiento local, generación de patrones de movimiento, cinemática inversa y dinámica inversa y finalmente una corrección off-line. Donde la entrada en este método es la meta global (es decir la configuración final del robot, en el entorno de marcha) y las salidas son los patrones de movimiento de las articulaciones junto con el patrón de referencia del ZMP. Por otro lado, se ha propuesto el método para generar el “Paso acíclico”. Este método abarca el movimiento del paso dinámico incluyendo todo el cuerpo del robot humanoide, desde desde cuaquier postura genérica estáticamente estable hasta otra; donde las entradas son los estados inicial y final del robot (esto es los ángulos iniciales y finales de las articulaciones) y las salidas son las trayectorias de referencia de cada articulación y del ZMP. Se han obtenido resultados satisfactorios en las simulaciones y en el robot humanoide real Rh-1 desarrollado en el Robotics lab de la Universidad Carlos III de Madrid. De igual manera el movimiento innovador llamado “Paso acíclico” se ha implemenado exitosamente en el robot humanoide HRP-2 (desarrollado por el AIST e Industrias Kawada Inc., Japon). Finalmente los resultados, contribuciones y trabajos futuros se expondran y discutirán. _______________________________________________The study of humanoid robot locomotion is currently a very active area
in robotics, since humans build robots to work their environments in common
cooperation and in harmony. Stability during walking motion is a critical fact in
preventing the robot from falling down and causing the human or itself damages.
This work tries to solve a part of the locomotion problem, which is, the “Gait
Generation” methods used to obtain stable walking.
Mass concentrated models are used to obtain stable walking motion. Thus
the inverted pendulum model and the cart-table model are used to obtain stable
walking motion in humanoid robots.
In the inverted pendulum model, the mass of the pendulum drives the center
of gravity (COG) motion of the humanoid robot while it is walking. It will be
detailed that the COG moves like a free ball on a plane under the laws of the
pendulum in the field of gravity.
While in the cart-table model, the cart drives the COG motion during walking
motion. In this case, the cart motion is treated as a servo control system,
obtaining its motion from future reference states of the ZMP.
The gait generation method proposed has many layers like Global motion,
local motion, motion patterns generation, inverse kinematics and inverse dynamics
and finally off-line correction. When the input in the gait generation
method is the global goal (that is the final configuration of the robot in walking
environment), and the output is the joint patterns and ZMP reference patterns.
Otherwise, the “Acyclic gait” method is proposed. This method deals with
the whole body humanoid robot dynamic step motion from any generic posture
to another one when the input is the initial and goal robot states (that is the
initial and goal joint angles) and the output is the joint and ZMP reference
patterns.
Successful simulation and actual results have been obtained with the Rh-
1 humanoid robot developed in the Robotics lab (Universidad Carlos III de
Madrid, Spain) and the innovative motion called “Acyclic gait” implemented in
the HRP-2 humanoid robot platform (developed by the AIST and Kawada Industries
Inc., Japan). Furthermore, the results, contributions and future works
will be discussed
Locomoção bípede adaptativa a partir de uma única demonstração usando primitivas de movimento
Doutoramento em Engenharia EletrotécnicaEste trabalho aborda o problema de capacidade de imitação da locomoção
humana através da utilização de trajetórias de baixo nível codificadas com
primitivas de movimento e utilizá-las para depois generalizar para novas
situações, partindo apenas de uma demonstração única. Assim, nesta linha de
pensamento, os principais objetivos deste trabalho são dois: o primeiro é
analisar, extrair e codificar demonstrações efetuadas por um humano, obtidas
por um sistema de captura de movimento de forma a modelar tarefas de
locomoção bípede. Contudo, esta transferência não está limitada à simples
reprodução desses movimentos, requerendo uma evolução das capacidades
para adaptação a novas situações, assim como lidar com perturbações
inesperadas. Assim, o segundo objetivo é o desenvolvimento e avaliação de
uma estrutura de controlo com capacidade de modelação das ações, de tal
forma que a demonstração única apreendida possa ser modificada para o robô
se adaptar a diversas situações, tendo em conta a sua dinâmica e o ambiente
onde está inserido.
A ideia por detrás desta abordagem é resolver o problema da generalização a
partir de uma demonstração única, combinando para isso duas estruturas
básicas. A primeira consiste num sistema gerador de padrões baseado em
primitivas de movimento utilizando sistemas dinâmicos (DS). Esta abordagem
de codificação de movimentos possui propriedades desejáveis que a torna ideal
para geração de trajetórias, tais como a possibilidade de modificar determinados
parâmetros em tempo real, tais como a amplitude ou a frequência do ciclo do
movimento e robustez a pequenas perturbações. A segunda estrutura, que está
embebida na anterior, é composta por um conjunto de osciladores acoplados
em fase que organizam as ações de unidades funcionais de forma coordenada.
Mudanças em determinadas condições, como o instante de contacto ou
impactos com o solo, levam a modelos com múltiplas fases. Assim, em vez de
forçar o movimento do robô a situações pré-determinadas de forma temporal, o
gerador de padrões de movimento proposto explora a transição entre diferentes
fases que surgem da interação do robô com o ambiente, despoletadas por
eventos sensoriais. A abordagem proposta é testada numa estrutura de
simulação dinâmica, sendo que várias experiências são efetuadas para avaliar
os métodos e o desempenho dos mesmos.This work addresses the problem of learning to imitate human locomotion actions
through low-level trajectories encoded with motion primitives and generalizing
them to new situations from a single demonstration. In this line of thought, the
main objectives of this work are twofold: The first is to analyze, extract and
encode human demonstrations taken from motion capture data in order to model
biped locomotion tasks. However, transferring motion skills from humans to
robots is not limited to the simple reproduction, but requires the evaluation of
their ability to adapt to new situations, as well as to deal with unexpected
disturbances. Therefore, the second objective is to develop and evaluate a
control framework for action shaping such that the single-demonstration can be
modulated to varying situations, taking into account the dynamics of the robot
and its environment.
The idea behind the approach is to address the problem of generalization from
a single-demonstration by combining two basic structures. The first structure is
a pattern generator system consisting of movement primitives learned and
modelled by dynamical systems (DS). This encoding approach possesses
desirable properties that make them well-suited for trajectory generation, namely
the possibility to change parameters online such as the amplitude and the
frequency of the limit cycle and the intrinsic robustness against small
perturbations. The second structure, which is embedded in the previous one,
consists of coupled phase oscillators that organize actions into functional
coordinated units. The changing contact conditions plus the associated impacts
with the ground lead to models with multiple phases. Instead of forcing the robot’s
motion into a predefined fixed timing, the proposed pattern generator explores
transition between phases that emerge from the interaction of the robot system
with the environment, triggered by sensor-driven events. The proposed approach
is tested in a dynamics simulation framework and several experiments are
conducted to validate the methods and to assess the performance of a humanoid
robot