A Learning Behaviour Based Controller for Maintaining Balance in Robotic Locomotion
Notice bibliographique
Résumé
Maintaining balance in robotic systems has become an increasingly important control task as roboticists move towards designing systems, such as legged robots and mobile manipulators, to operate in unstructured environments.The balance problem is especially challenging for bipedal systems such as humanoid robots and exoskeletons.These systems have a small support polygon and a higher centre of mass (COM), making it more challenging to maintain balance.Although new control strategies have increased the robustness of bipeds to certain disturbances, they still lack the ability to walk on varied, uneven terrains, and to compensate for unknown disturbances.The Behaviour-Based Locomotion Controller (BBLC) proposed in this thesis is a novel controller for robotic locomotion that introduces an architecture capable of generating new balancing strategies to compensate for unknown disturbances in the environment.The core feature of the BBLC is to apply the Behaviour-Based Control (BBC) architecture to the balance problem.In this architecture, several simpler control behaviours are combined together to generate more complex control strategies.In the BBLC, behaviours consist of different methods of planning task-space trajectories such as foot swing motions, torso motions and COM motions, in the case of a bipedal robot.A learning algorithm is then applied to determine which combination of behaviours result in successful balancing strategies for a given disturbance.The BBLC is initially evaluated in simulation on two separate systems, a mobile manipulator and a planar biped.In both cases, the BBLC generates new balancing strategies which maintain balance when an unknown disturbance is applied.The BBLC is then implemented on ABL-BI (Advanced Biomechatronics and Locomotion Laboratory -Biped One), a 13 degree of freedom bipedal robot designed to experimentally evaluate the BBLC.Initial learning of balancing strategies is performed in a 3D dynamic simulation of ABL-BI.The same disturbances were then applied to the experimental platform, where the results show that the learnt strategies from simulation were activated and increased the robustness of the system.Using a linear inverted pendulum model, it is shown the BBLC is capable of identifying a change in the stable region (in the COM phase plane) of the controller and select behaviours which can compensate for this change.These results confirm the BBLC generates new emergent balancing strategies capable of compensating for disturbances which are unknown to the controller.This controller architecture presents a novel framework capable of learning and adapting to a wide variety of disturbances, without needing a priori controller design for each disturbance case. SSRSingle Stance Right ZMP Zero Moment Point xxi
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».