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목표 ZMP 궤적 기반 휴머노이드 로봇 이족보행의 최적 관절궤적 생성
Optimal Joint Trajectory Generation for Biped Walking of Humanoid Robot based on Reference ZMP Trajectory 원문보기

로봇학회논문지 = The journal of Korea Robotics Society, v.8 no.2, 2013년, pp.92 - 103  

최낙윤 (Hwashin Co., Ltd.) ,  최영림 (Kwang-Won Meditec Co., Ltd.) ,  김종욱 (Electronic Engineering, Dong-A University)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Humanoid robot is the most intimate robot platform suitable for human interaction and services. Biped walking is its basic locomotion method, which is performed with combination of joint actuator's rotations in the lower extremity. The present work employs humanoid robot simulator and numerical opti...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 각 보행단계에 대해 목표 ZMP 궤적을 직선형태로 만든 후 최적화 단계에서 이를 추종하게 만드는 주요 관절 궤적의 파라미터를 찾는 방법을 제안한다.
  • 본 논문에서는 들어올린 발이 원하는 높이가 되게 하기 위해 특정 궤적을 따라가도록 PSO로 최적화한다. 그림 7은 0.
  • 본 논문에서는 목표 ZMP를 추종하도록 보행의 3단계에 대한 최적 파라미터들을 PSO를 이용해서 탐색했다.
  • 본 논문에서는 안정한 이족보행에 상응하는 ZMP 궤적을 직선으로 구축하고, 이를 추종하면서도 보행에 필요한 발높이 조건과 한계각 조건들을 모두 만족시키는 최적의 관절궤적을 PSO로 탐색하는 방법을 제안했다. 또한 실제 로봇의 적용 가능성을 검증하기 위해 DARwIn-OP에 적용 하여 성공적인 보행을 수행했다.
  • 휴머노이드 로봇이 안정된 보행을 하기 위해서는 보행 특성에 따라 각 관절 모터에 목표 회전각 궤적을 명령 값으로 보내야 하고, 해당 관절 모터가 그 값들을 잘 추종하게 하는 제어기가 있어야 한다. 본 논문에서는 완성된 이족보행을 위해 차려자세에서 시작해서 차려자세로 끝나는 목표 관절 회전각 궤적을 생성하는 방법을 제안한다. 이를 위해세가지 보행단계를 고려해야 한다.
  • 본 논문에서는 인간이 양팔과 양다리를 쭉 펴고 직립한 차려 자세로부터 보행을 시작해서 다시 그 자세로 종료하는 것을 구현하기 위해 전체 보행을 3단계로 구분하고, 각각에 대한 목표 ZMP 궤적과 이동하는 발의 목표 고도 궤적을 생성하고 이를 추종하게 하는 최적 관절궤적을 PSO[11]로 생성하는 방법을 제안한다. 그리고 최적화된 관절궤적을 휴머노이드 로봇 플랫폼인 DARwIn-OP에 적용하여 보폭과 속도별 이족보행을 구현함으로써 로봇에의 적용 가능성을 검증한다.

가설 설정

  • C1) ZMP 궤적은 지지하는 다리의 SP 내에 최대한 머물러야 한다.
  • C2) 관절 모터는 허용된 각도 이내에서만 회전해야 한다. 예를 들어 그림 4의 l θ kn 은 항상 양이어야 함.
  • C3) 보행 중에 들어올린 발은 항상 지면보다 높아야 한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
휴머노이드 로봇이란? 휴머노이드 로봇은 인간을 모방한 외관과 관절 구조를 갖추고 있으며 문턱이나 계단이 있는 주거환경에서 이동하기에 용이하므로 각종 지능형 서비스, 교육, 엔터테인먼트, 가사 보안 등의 인간 친화형 기능들을 수행하는 데 가장 적합한 로봇 플랫폼이다.
휴머노이드 로봇의 주된 이동 방법은 어떻게 구분되는가? 휴머노이드 로봇의 주된 이동 방법은 이족보행으로서, 크게 영모멘트점(ZMP) 기반 보행[1-6]과 수동 동보행 (passive dynamic walking) 기법[7-9]으로 구분할 수 있다. 어떤 폐회로 시스템의 모든 극점이 s-평면의 좌반면에 있을때 그 시스템이 안정하다고 판별하는 것처럼, 휴머노이드 로봇의 경우 어떤 시점의 ZMP가 지면에 접지한 발바닥이 만드는 지지다각형(support polygon, SP)안에 존재할 때 안정적인 자세라고 판별하는 것이 ZMP 기반 이족보행이다.
영모멘트점(ZMP) 기반 보행은 안정적인 자세를 어떻게 판별하는가? 휴머노이드 로봇의 주된 이동 방법은 이족보행으로서, 크게 영모멘트점(ZMP) 기반 보행[1-6]과 수동 동보행 (passive dynamic walking) 기법[7-9]으로 구분할 수 있다. 어떤 폐회로 시스템의 모든 극점이 s-평면의 좌반면에 있을때 그 시스템이 안정하다고 판별하는 것처럼, 휴머노이드 로봇의 경우 어떤 시점의 ZMP가 지면에 접지한 발바닥이 만드는 지지다각형(support polygon, SP)안에 존재할 때 안정적인 자세라고 판별하는 것이 ZMP 기반 이족보행이다.
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참고문헌 (14)

  1. J. H. Park and Y. K. Rhee, "ZMP trajectory generation for reduced trunk motions of biped robots," IEEE International Conference on Robotics and Automation, pp. 189-203, 1998. 

  2. S. Kajita, F. Kanehiro, K. Kaneko, K. Fujiwara, K. Harada, K. Yokoi, and H. Hirukawa, "Biped walking pattern generation by using preview control of zero-moment point," International Conference on Robotics and Automation, pp. 1620-1626, Taipei, Taiwan, Sept. 2003. 

  3. E. Kim, J. Kim, and J.-W. Kim, "Development of modular DEAS and its application to optimal trajectory generation of biped walking," Trans. KIEE, vol. 58, no. 2, pp. 382-390, February 2009. 

  4. K. Erbatur and O. Kurt, "Natural ZMP trajectories for biped robot reference generation," IEEE Trans. Industrial Electronics, vol. 56, no. 3, March 2009. 

  5. B.-S. Kim, K.-M. Nam, and S.-G. Lee, "A study on ZMP improvement of biped walking robot using neural network and tilting," Journal of Korea Robotics Society, vol. 6, no. 4, pp. 301-307, Dec. 2011. 

  6. J.-W. Kim, How to Manage Humanoid Robot by Yourself: BIOLOID, HongRung Publishing Company, 2012. 

  7. T. McGeer, "Passive dynamic walking," International Journal of Robotics Research, vol. 9, no. 2, pp. 62-82, April 1990. 

  8. F. Asano, Z.-W. Luo, and M. Yamakita, "Biped gait generation and control based on a unified property of passive dynamic walking," IEEE Trans. Robotics, vol. 21, no. 4, August 2005. 

  9. M. Mizuno, H. Ohtake, K. Tanaka, H. O. Wang, "Passive dynamic walking with elastic energy," SICE Annual Conference, pp. 3224-3228, 2008. 

  10. http://www.robotis.com 

  11. J. Kennedy and R. Eberhart, "Particle swarm optimization," IEEE International Conf. on Neural Networks, vol. 4, pp. 1942-1948, Nov./Dec. 1995. 

  12. J. Denavit and R. S. Hartenberg, "A kinematic notation for lower-pair mechanisms based on matrices," Journal of Applied Mechanics, vol. 77, pp. 215-221, 1955. 

  13. M. W. Spong, S. Hutchinson, M. Vidyasagar, Robot Modeling and Control, John Wiley & Sons, Inc., 2006. 

  14. J. Perry and J. M. Burnfield, Gait Analysis: Normal and Pathological Function, 2nd Edit., SLACK Incorporated, 2010. 

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