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Enregistrement W3019094582 · doi:10.3389/frobt.2020.00048

An Optimization-Based Locomotion Controller for Quadruped Robots Leveraging Cartesian Impedance Control

2020· article· en· W3019094582 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Robotics and AI · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRobotic Locomotion and Control
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research Council
Mots-clésImpedance controlControl theory (sociology)Cartesian coordinate systemRobotComputer scienceController (irrigation)UnderactuationTorqueInverse dynamicsTerrainQuadratic programmingElectrical impedanceControl engineeringControl (management)MathematicsMathematical optimizationEngineeringArtificial intelligenceKinematicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Quadruped robots require compliance to handle unexpected external forces, such as impulsive contact forces from rough terrain, or from physical human-robot interaction. This paper presents a locomotion controller using Cartesian impedance control to coordinate tracking performance and desired compliance, along with Quadratic Programming (QP) to satisfy friction cone constraints, unilateral constraints, and torque limits. First, we resort to projected inverse-dynamics to derive an analytical control law of Cartesian impedance control for constrained and underactuated systems (typically a quadruped robot). Second, we formulate a QP to compute the optimal torques that are as close as possible to the desired values resulting from Cartesian impedance control while satisfying all of the physical constraints. When the desired motion torques lead to violation of physical constraints, the QP will result in a trade-off solution that sacrifices motion performance to ensure physical constraints. The proposed algorithm gives us more insight into the system that benefits from an analytical derivation and more efficient computation compared to hierarchical QP (HQP) controllers that typically require a solution of three QPs or more. Experiments applied on the ANYmal robot with various challenging terrains show the efficiency and performance of our controller.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,903
Score d'incertitude au seuil0,964

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,201 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle