Das Ziel dieser Arbeit ist die Untersuchung und Entwicklung numerischer Methoden zur Bewegungserzeugung von humanoiden Robotern basierend auf nichtlinearer modell-prädiktiver Regelung. Ausgehend von der Modellierung der Humanoiden als komplexe Mehrkörpermodelle, die sowohl durch unilaterale Kontaktbedingungen beschränkt als auch durch die Formulierung unteraktuiert sind, wird die Bewegungserzeugung als Optimalsteuerungsproblem formuliert.
In dieser Arbeit werden numerische Erweiterungen basierend auf den Prinzipien der Automatischen Differentiation für rekursive Algorithmen, die eine effiziente Auswertung der dynamischen Größen der oben genannten Mehrkörperformulierung erlauben, hergeleitet, sodass sowohl die nominellen Größen als auch deren ersten Ableitungen effizient ausgewertet werden können. Basierend auf diesen Ideen werden Erweiterungen für die Auswertung der Kontaktdynamik und der Berechnung des Kontaktimpulses vorgeschlagen.
Die Echtzeitfähigkeit der Berechnung von Regelantworten hängt stark von der Komplexität der für die Bewegungerzeugung gewählten Mehrkörperformulierung und der zur Verfügung stehenden Rechenleistung ab. Um einen optimalen Trade-Off zu ermöglichen, untersucht diese Arbeit einerseits die mögliche Reduktion der Mehrkörperdynamik und andererseits werden maßgeschneiderte numerische Methoden entwickelt, um die Echtzeitfähigkeit der Regelung zu realisieren.
Im Rahmen dieser Arbeit werden hierfür zwei reduzierte Modelle hergeleitet: eine nichtlineare Erweiterung des linearen inversen Pendelmodells sowie eine reduzierte Modellvariante basierend auf der centroidalen Mehrkörperdynamik. Ferner wird ein Regelaufbau zur GanzkörperBewegungserzeugung vorgestellt, deren Hauptbestandteil jeweils aus einem speziell diskretisierten Problem der nichtlinearen modell-prädiktiven Regelung sowie einer maßgeschneiderter Optimierungsmethode besteht. Die Echtzeitfähigkeit des Ansatzes wird durch Experimente mit den Robotern HRP-2 und HeiCub verifiziert.
Diese Arbeit schlägt eine Methode der nichtlinear modell-prädiktiven Regelung vor, die trotz der Komplexität der vollen Mehrkörperformulierung eine Berechnung der Regelungsantwort in Echtzeit ermöglicht. Dies wird durch die geschickte Kombination von linearer und nichtlinearer modell-prädiktiver Regelung auf der aktuellen beziehungsweise der letzten Linearisierung des Problems in einer parallelen Regelstrategie realisiert. Experimente mit dem humanoiden Roboter Leo zeigen, dass, im Vergleich zur nominellen Strategie, erst durch den Einsatz dieser Methode eine Bewegungserzeugung auf dem Roboter möglich ist.
Neben Methoden der modell-basierten Optimalsteuerung werden auch modell-freie Methoden des verstärkenden Lernens (Reinforcement Learning) für die Bewegungserzeugung untersucht, mit dem Fokus auf den schwierig zu modellierenden Modellunsicherheiten der Roboter.
Im Rahmen dieser Arbeit werden eine allgemeine vergleichende Studie sowie Leistungskennzahlen entwickelt, die es erlauben, modell-basierte und -freie Methoden quantitativ bezüglich ihres Lösungsverhaltens zu vergleichen. Die Anwendung der Studie auf ein akademisches Beispiel zeigt Unterschiede und Kompromisse sowie Break-Even-Punkte zwischen den Problemformulierungen.
Diese Arbeit schlägt basierend auf dieser Grundlage zwei mögliche Kombinationen vor, deren Eigenschaften bewiesen und in Simulation untersucht werden. Außerdem wird die besser abschneidende Variante auf dem humanoiden Roboter Leo implementiert und mit einem nominellen
modell-basierten Regler verglichen
