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HVAC2024 第1回技術講習会
vnoidの中身
田崎(神戸大)
*Humanoids 2022のチュートリアルで話した内容の簡略版です
https://ytazz.github.io/vnoid/humanoids2022tutorial.html
Vnoidの概要
軽さ、読みやすさを最優先(しているつもり)!
オールインワンや拡張性を意図した設計にはなっていません
https://github.com/ytazz/vnoid
HVAC(シミュチャレ)のサンプルコードとして用意したライブラリ
コレオノイドですぐに走るサンプルを用意しております
好きな部分をあなたのコードにコピペして使ってください
機能ごとに100 300行くらいのコードで済ませている
今のところ提供されている機能:
順逆運動学(FK・IK)
歩行パターン生成
バランス制御
提供されていない(今後もされないであろう)機能:
タスクスペース制御
MPC
強化学習
可視化
運動学の話
関節角度 → 手足の位置・向き
順運動学
前向き計算なので簡単!
手足の位置・向き → 関節角度
逆運動学
逆問題なので難しい!(特異点,可動範囲)
汎用性 計算コスト
特異点・可動範
囲
精度
数値(反復)解法 〇
△
反復計算,連立方程式
(数百μs)
△ △
解析(直接)解法 △
〇
反復不要(数μs)
〇 〇
脚のキネマティックチェーン
6軸 (YRPPPR) (Roll, Pitch, Yaw)
Hip
UpperLegY
UpperLegR
UpperLegP
LowerLegP
LowerLegP
FootP
FootR
L1
L2
股関節基部
足首関節基部
腕のキネマティックチェーン
7軸 (PRYPYPR)
Shoulder
UpperArmP
UpperArmR
UpperArmY
LowerArmP
LowerArmY
HandP
HandR
L1
L2
肩関節基部
手首関節基部
重心逆運動学
重心が所定の位置に来るように,関節角度とベースリンク位置を求める問題
Init base link position with desired CoM position
Loop until error CoM position error is small enough:
Compute ArmIK (desired arm pose, base link pose)
Compute LegIK (desired leg pose, base link pose)
Compute CoMFK (joint angles)
Add CoM error to base link position
EndLoop
簡単に反復で重心IKをやる方法:
重心動力学
線形倒立振り子モード(LIPM)
DCMを用いて書き直すと,LIPMは重心に関する安定モードと
DCMに関する不安定モードに分解できる
Divergent Component of Motion (DCM)
DCMはVRPから逃げる
重心はDCMを追いかける
x
z
1. 足跡,ZMP,DCMの初期点を与える
2. DCM折れ線を終端から引いていく
3. 重心の軌跡が決まる
*この段階でZMPの初期点は決まってない
ので注意
*この段階でDCMが初期点で終わるように
ZMPの初期点を決める
DCMにもとづく歩行パターン生成 [Englsberger 2013]
*重心軌道は明示的に求めなくてもよい
(DCM軌道さえ決まれば制御に使える)
バランス制御
なんらかの拍子にベースリンクが傾いてしまった
とする.これを水平に戻すには?
ベースリンク
① 床反モーメントを増やす ② 床反力の向きをずらす
e.g. 傾斜した向きに重心を加速させる
バランス制御
なんらかの拍子にベースリンクが傾いてしまったとする.これを水平に戻したい.
以下のようなベースリンクの傾斜角と角速度を0に安定化させるモーメントを考える
目標モーメント
(角運動量変化率)
ベースリンク
ベースリンクのロール傾斜角,角速度
ベースリンクのピッチ傾斜角,角速度
バランス制御
実は角運動量変化(モーメント)まで考えるとDCM動力学はこう書ける
このまま放っておくとDCMは目標軌道(歩行パターン)からどんどんずれていってしまうので,
さらにZMP(VRP)でフィードバックを書けてDCMを目標軌道に追従させる
目標VRP
計画VRP 目標DCM
計画DCM
計画VRP,DCM:歩行パターン生成で決めた値
目標VRP,DCM:バランス制御則で修正した値
DCMオフセットにもとづく着地位置修正[Khadiv 2016]
計画着地位置
ZMPの計画値
DCMの計画値
(折れ線に沿って動く)
目標DCM
目標ZMP
修正着地位置
次の着地時に,DCMと着地足(次の支持足)との相対位置が
計画時と同じになるように着地位置を修正
References
Kinematics
Reduced-order models
Walking pattern generation
Stabilization
Nagasaka, Inaba, Inoue: Stabilization of Dynamic Walk on a Humanoid Using Torso Position Compliance Control, Annual Conference of RSJ, 1999. (in Japanese)
K.Nagasaka, Whole-body Motion Generation for a Humanoid Robot by Dyanmics Filters (Japanese), PhD Thesis, Univ. Tokyo, 1999. (in Japanese)
T. Takenaka, T. Matsumoto and T. Yoshiike, "Real time motion generation and control for biped robot -3rd report: Dynamics error compensation-," IROS2009, pp. 1594-1600, 2009.
T. Takenaka: PhD Thesis (竹中 2脚ロボットの歩行・走行歩容生成と姿勢制御) (in Japanese)
M. Khadiv, A. Herzog, S. A. A. Moosavian and L. Righetti, "Step timing adjustment: A step toward generating robust gaits," Humanoids2016, pp. 35-42, 2016.
T. Sugihara and T. Yamamoto: Foot-guided agile control of a biped robot through zmp manipulation. IROS2017, pp. 4546–4551, 2017.
Y. Kojio et al., "Footstep Modification Including Step Time and Angular Momentum Under Disturbances on Sparse Footholds," IEEE RAL, vol. 5, no. 3, pp. 4907-4914, 2020.
J. Englsberger, C. Ott and A. Albu-Schäffer, "Three-dimensional bipedal walking control using Divergent Component of Motion," IROS2013, pp. 2600-2607, 2013.
R. Boulic, R. Mas, D. Thalmann: “Inverse Kinetics for Center of Mass Position Control and Posture Optimization”, 1995.
S. Kajita: Humanoid Robot (梶田:ヒューマノイドロボット(改訂2版)), オーム社, 2020
N. Kofinas et al.: "Complete analytical inverse kinematics for NAO," 2013 13th International Conference on Autonomous Robot Systems, 2013, pp. 1-6.
Y. He and S. Liu: "Analytical Inverse Kinematics for Franka Emika Panda – a Geometrical Solver for 7-DOF Manipulators with Unconventional Design," ICCMA 2021.
Diankov: “Automated construction of robotic manipulation programs”, PhD Thesis, 2010.
T. Sugihara and Y. Fujimoto: “Dynamics Analysis: Equation of Motion”, Humanoid Robotics: A Reference, pp.1-32, 2017.
T. Sugihara and K. Yamane: “Reduced-Order Models”, Humanoid Robotics: A Reference, pp.1-38, 2017.
Choreonoid
SimpleController
(ユーザ定義DLL)
BodyItem
BodyPlugin
XXXSensorVisualizerItem XXXSensor
描画処理
ロボットの状態を保持
センサ値を保持
可視化
Choreonoidに標準搭載されているXXXVisualizer
便利だが種類に限りがある
(vnoidサンプルプログラムの一例)
〇 Choreonoidのログにもマーカが保存される
△ 数十個程度のマーカ数が人力的に限界
可視化
ロボットモデルに直接マーカ用物体を取り付ける
マーカ用リンクはsetActuationMode(LinkPosition)で直接動かせるようにする
ユーザ定義情報を可視化する方法その1
Choreonoid
SimpleController
(ユーザ定義DLL)
MarkerVisualizerPlugin
共有メモリ
各時刻の可視化情報
〇描きたい放題(*メモリの許す限り)
〇コレオノイド内で完結
△ログ保存未対応
可視化
ユーザ定義情報を可視化する方法その2
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例)MPCの予測軌道を可視化

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Humanoid Virtual Athletics Challenge2024 技術講習会 スライド

Editor's Notes

  1. So vnoid is a small light-weight C++ library used in sample codes of HVAC You can download is from here. Vnoid is not intended to be a fully functional, all-in-one, black-box software library, but rather a collection of code examples That everyone can use to understand basic functionalities of legged robots as well as for a starting point of developing his own control program. So I did my best to make each function as short as possible, though it is getting longer gradually,… Also I did my best to make it easy to read. And it runs immediately on Choreonoid. It currently provides FK and IK, walking pattern generation, and balance control
  2. So kinematics is one of the basic building blocks of legged robotic systems Well known difficulties are … And there are also numerical methods and analytical methods, and both have their advantages and shortcomings. Numerical methods are basically much more flexible than analytical, it can handle … But its drawback is that it is computationally expensive and handling singularity is not so easy. Analytical method is, once implemented, very fast, implementation itself is fairly easy, and handling singularity is also easy as I will show later. Its drawback is that there is basically no general solution (so far as I know), so you have to derive analytical solution to each specific kinematic structure. And there is also some unique Ik problems in legged robotics, which is Center of mass IK (it is sometimes called inverse kinetics, since it depends on mass) There is also angular momentum IK, but it is naturally a differential IK, since it has to be considered in the velocity level.
  3. Let us consider this kind of typical 6dof leg kinematics. You can derive analytical inverse kinematics solution for it. I wont go into details here (maybe too boring) so please find full derivation in a document in the vnoid repository.
  4. I think this idea is so simple that many people have come up with similar idea. But I could not find any paper explicitly mentioning this technique.