실시간 캡쳐포인트궤적 최적화를 이용한 이족로봇의 동적보행 제어
Stability Control for Dynamic Bipedal Walking Using Real-time Capture Point Trajectory Optimization
초록/요약
휴머노이드 로봇은 인간과 같은 환경에서 활동할 수 있는 이동성이 보장된다는 장점으로 인하여 20여년 이상 로봇연구자들의 관심을 끌어왔다. 이족메커니즘을 이용하여 계단이나 비평탄지형과 같이 사람이 이동할 수 있는 공간을 하드웨어의 변경 없이 이동할 수 있기 때문이다. 하지만 이족로봇의 보행은 로봇의 기저가 고정되어 있지 않으며 (floating base) 강한 비선형성에 의해 제어 또한 어려움이 많은 분야이다. 전차수동역학모델 (full dynamics model) 기반의 이족로봇 제어는 그 동역학모델의 복잡성 때문에 실시간 보행패턴생성 및 제어가 어렵기 때문에 단일질량을 갖는 선형역진자모델 (Linear Inverted Pendulum Model) 을 이용하여 로봇이 넘어지지 않고 보행할 수 있는 제어기법 및 알고리즘들이 많이 연구되어 왔다. 하지만 이 선형역진자모델 역시 동역학적 특성이 발산하는 불안정한 모델이기 때문에 제어하는데 어려움이 많은 시스템이다. 2011년부터 이러한 불안정한 역진자 동역학시스템을 수렴항과 발산항으로 나누어 발산항을 고려한 캡쳐포인트 동역학기반 보행패턴생성 및 제어가 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 모델링오차를 줄이기 위해 다질량 모델을 제안하고 동역학모델의 발산성분으로부터 유도되는 캡쳐포인트를 추종하는 캡쳐포인트 추종 제어기 (Capture point tracking controller) 와 실시간 입자군집최적화 (Real-time particle swarm optimization) 를 이용한 캡쳐포인트 궤적 최적화 및 ZMP제어기를 통해 기존에는 불가능했던 급격한 보행명령을 로봇이 안정적으로 수행할 수 있는 보행안정화 제어기법 및 알고리즘을 제안한다. 제안한 보행안정화 제어기법을 사용하면 로봇이 일반적인 다양한 동적 보행명령들뿐만 아니라 기존에 불가능했던 급격한 동적 보행명령들도 안정적으로 수행할 수 있다.
more목차
제 1 장 서론
1.1 연구 배경
1.2 논문 구성
제 2 장 로봇 항법을 위한 프레임워크
2.1 로봇 항법을 위한 프레임워크의 구성
제 3 장 최적화 기반 보행안정성 제어 기법
3.1 로봇의 기구학적 해석
3.2 다질량 동역학 모델기반 보행패턴생성
3.3 캡쳐포인트와 캡쳐포인트 추종 제어기
3.4 실시간 캡쳐포인트 최적화 및 ZMP 제어
3.5 제안한 보행안정성 제어기법의 프레임워크
제 4 장 모의실험
4.1 급격한 동적 보행
4.2 회전 동적 보행
4.3 빠른 동적 보행
제 5 장 결론 및 추후 과제
참고문헌
Abstract
