A Balanced Positional Control Architecture for a 12-DoF Quadruped Robot through Simulation-validation and Hardware Testing

📄 arXiv: 2312.06365v4 📥 PDF

作者: Abid Shahriar

分类: cs.RO, eess.SY

发布日期: 2023-12-11 (更新: 2024-07-30)

备注: 26 pages, 11 Figures. v4: Major revision

💡 一句话要点

提出一种平衡的位置控制架构，用于精确控制12自由度四足机器人的腿部运动。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 四足机器人 位置控制 运动学 仿真验证 硬件测试

📋 核心要点

  1. 多关节机器人需要大量的数学计算来确定末端执行器相对于其他连接关节的位置，现有方法在精确控制末端执行器位置方面存在挑战。
  2. 论文提出一种平衡控制方法，在坐标系中精确控制机器人腿部位置，避免自由度受限，从而实现更精确的运动控制。
  3. 通过仿真和硬件实验验证了所提算法的有效性，原型腿部运动精度达到78.9%，证明了该算法在实际应用中的可行性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的方法，旨在平衡四足机器人腿部的位置控制，从而在坐标系中精确确定腿部位置，避免自由度受限。通过正逆运动学推导关节角度，并使用Python进行仿真验证机器人的运动。该方法采用Python代码与微控制器进行串行通信，使其更有效地应用于原型腿部的运动控制。实验结果表明，原型腿部的运动精度达到78.9%，验证了算法在实际场景中的鲁棒性。通过随机和连续数据点测试对控制算法进行了全面评估，确保其性能，从而可以将其部署在物理机器人上。

🔬 方法详解

问题定义：多关节机器人的末端执行器定位需要复杂的数学计算，现有控制架构若位置约束不足，则会导致机器人欠约束，难以在整个笛卡尔平面上精确定位末端执行器。这限制了机器人腿部在姿态和轨迹估计方面的自由度，影响运动控制的精度和范围。

核心思路：论文的核心思路是提出一种平衡的位置控制算法，该算法能够在坐标系中精确控制机器人腿部的位置，从而避免自由度受限的问题。通过平衡腿部的位置约束，确保机器人能够在整个工作空间内实现精确的运动控制。

技术框架：该方法首先通过正逆运动学推导关节角度，然后使用Python进行仿真验证机器人的运动。接着，使用Python编写代码，通过串行通信与微控制器进行通信，控制原型腿部的运动。最后，通过实验验证算法的有效性，并评估其在实际场景中的性能。

关键创新：该方法的主要创新在于提出了一种平衡的位置控制算法，该算法能够有效地解决机器人欠约束问题，提高末端执行器的定位精度和运动范围。此外，该方法还采用Python进行仿真和硬件实验，验证了算法在实际应用中的可行性。

关键设计：论文中详细推导了正逆运动学公式，用于计算关节角度。此外，还设计了Python代码，用于仿真和控制原型腿部的运动。具体的参数设置和损失函数等技术细节在论文中没有详细描述，属于未知信息。

📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的控制算法在原型腿部上实现了78.9%的运动精度，验证了算法的有效性和鲁棒性。通过随机和连续数据点测试，对控制算法进行了全面评估，确保其性能。该实验结果表明，该算法具有实际应用价值，可以部署在物理机器人上。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于四足机器人的运动控制、步态规划和姿态稳定等方面。该平衡控制架构能够提高机器人在复杂地形下的适应性和运动能力，使其在搜索救援、物流运输、巡检等领域具有广泛的应用前景。未来，该研究可以进一步扩展到其他类型的多关节机器人，提高其运动控制的精度和效率。

📄 摘要（原文）

A multi-joint enabled robot requires extensive mathematical calculations to determine the end effector's position with respect to the other connective joints involved and their corresponding frames in a specific coordinate system. If a control architecture employs fewer positional constraints which cannot precisely determine the end effector's position in all quadrants of a 2D Cartesian plane then the robot is generally under-constrained, leading to challenges in accurate positioning to the end-effector across the entire plane. Consequently, only a subset of the end effector's degree of freedom (DoF) can be assigned for the robot's leg position for pose and trajectory estimation purposes. This paper introduces a novel approach and proposes an algorithm to consider a balanced control of the robot's leg position in a coordinate system so the robot's leg can be precisely determined and the DoF is not limited. Mathematical derivation of the joint angles is derived with forward and inverse kinematics, and Python-based simulation has been done to verify and simulate the robot's locomotion. Using Python-based code for serial communication with a micro-controller unit makes this approach more effective for demonstrating its application on a prototype leg its movement has been realized. The experimental prototype leg exhibits a commendable 78.9% accuracy with the simulated result, validating the robustness of our algorithm in practical scenarios. A comprehensive assessment of the control algorithm with random and continuous data point test has been conducted to ensure performance, so the algorithm can as well be deployed in a physical robot.