Joint Compliance Control of Biped Robot Considering Position Tracking and Task Priority
Notice bibliographique
Résumé
In this work, we propose a joint force control framework for the stable motion of a humanoid biped robot. In motion planning, nonlinear centroid dynamics is used to generate gait on uneven terrain, which overcomes the limitation of a linear inverted pendulum (IP) model on centroid height. The motion control layer combines multipriority inverse kinematics (MPIK) and multipriority dynamic control (MPDC). The MPIK uses a multipriority inverse kinematics numerical iteration algorithm to calculate joint position command. The MPDC uses a multipriority iterative optimization method based on the task-space dynamics model on the forward path, which does not need preallocation or preoptimization of contact force, does not explicitly control the movement of center of mass (CoM), and tries its best to complete high-priority tasks. Finally, a stable joint compliance force control framework is built, and the introduction of kinematic error information ensures the accurate position tracking of the force control system. The results show that the control strategy completes the task of climbing stairs well and shows a certain antidisturbance ability in standing still and variable speed walking. The maximum disturbance in the sagittal plane can reach 50 N·s (achieved solely by adjusting the position of the pressure center and without using the step stability strategy).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».