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 optimization method to generate optimal joint trajectories for biped walking. The simulator is developed with Matlab based on the robot structure constructed with the Denavit-Hartenberg (DH) convention. Particle swarm optimization method minimizes the cost function for biped walking associated with performance index such as altitude trajectory of clearance foot and stability index concerning zero moment point (ZMP) trajectory. In this paper, instead of checking whether ZMP's position is inside the stable region or not, reference ZMP trajectory is approximately configured with feature points by which piece-wise linear trajectory can be drawn, and difference of reference ZMP and actual one at each sampling time is added to the cost function. The optimized joint trajectories realize three phases of stable gait including initial, periodic, and final steps. For validation of the proposed approach, a small-sized humanoid robot named DARwIn-OP is commanded to walk with the optimized joint trajectories, and the walking result is successful.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.10
no.12
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pp.1210-1216
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2004
This paper deals with a human-like gait generation of a biped robot with a balancing weight of an inverted pendulum type by using genetic algorithm. The ZMP (Zero Moment Point) is the most important index in a biped robot's dynamic walking stability. To perform a stable walking of a biped robot, a balancing motion is required according to legs' trajectories and a desired ZMP trajectory. A dynamic equation of the balancing motion is nonlinear due to an inverted pendulum type's balancing weight. To solve the nonlinear equation by the FDM (Finite Difference Method), a linearized model of equation is proposed. And GA (Genetic Algorithm) is applied to optimize a human-like balancing motion of a biped robot. By genetic algorithm, the index of the balancing motion is efficiently optimized, and a dynamic walking stability is verified by the ZMP verification equation. These balancing motion are simulated and experimented with a real biped robot IWR-IV. This human-like gait generation will be applied to a humanoid robot, at future work.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.33
no.10
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pp.1014-1022
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2009
A biped robot in locomotion can be regarded to be kinetically redundant in that the link-chain from its foot on the ground to its swing foot has more degrees of freedom that needed to realize stable bipedal locomotion. This paper proposes a new method to generate a trajectory for bipedal locomotion based on this redundancy, which directly generates a locomotion trajectory at the joint level unlike some other methods such as LIPM (linear inverted-pendulum mode) and GCIPM (gravity-compensated inverted-pendulum mode), each of which generates a trajectory of the center of gravity or the hip link under the assumption of the dominance of the hip-link inertia before generating the trajectory of the whole links at the joint level. For the stability of the trajectory generated in the proposed method, a stability condition based on the ZMP (zero-moment point) is used as a constraint as well as other kinetic constraints for bipedal motions. A 6-DOF biped robot is used to show how a stable locomotion trajectory can be generated in the sagittal plane by the proposed method and to demonstrate the feasibility of the proposed method.
Kwon Ohung;Kang Minsung;Park Jong Hyeon;Choi Moosung
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.10
no.9
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pp.833-839
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2004
This paper proposes a method that minimizes the consumed energy by searching the optimal locations of the mass centers of links composing of a biped robot using Real-Coded Genetic Algorithm. Generally, in order to utilize optimization algorithms, the system model and design variables must be defined. Firstly, the proposed model is a 6-DOF biped robot composed of seven links, since many of the essential characteristics of the human walking motion can be captured with a seven-link planar biped walking in the saggital plane. Next, Fourth order polynomials are used for basis functions to approximate the walking gait. The coefficients of the fourth order polynomials are defined as design variables. In order to use the method generating the optimal gait trajectory by searching the locations of mass centers of links, three variables are added to the total number of design variables. Real-Coded GA is used for optimization algorithm by reason of many advantages. Simulations and the comparison of three methods to generate gait trajectories including the GCIPM were performed. They show that the proposed method can decrease the consumed energy remarkably and be applied during the design phase of a robot actually.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.17
no.4
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pp.245-254
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2014
In this paper, stable and robust dynamic walking for a biped motion is proposed. To success this objective, the following structures are processed. In this paper, the proposed control method is one that adjusts actual zero moment position to move to the closest possible point in the stable area instead of following desired zero moment position. This minimizes energy consumption with the smallest joint movements. The proposed control method makes mechanical energy that drives lower limb of the bipedal robot efficient. In this paper, walking experiment is carried out with the three control structures mentioned above. The trajectory generated by off-line is illustrated by performing to walking on flat ground. experiment with an obstacle whose height is lower than that of trajectory is executed to validate dynamic motion.
This paper deals with the gait generation of Biped Walking Robot (IWR-III) to have a continuous walking pattern like human. For this, trajectory planning with the consideration of kick action is done in each walking step, and the coordinate transformation is done for simplifying the kinematics. The trunk moves continuously for all walking time and moves toward Z-axis. Balancing motion is acquired by FDM(Finite Difference Method) during the walking. By combining 4-types of pre-defined steps, multi-step walking is done. Using numerical simulator, dynamic analysis and system stability is confirmed. Walking motion is visualized by 3D-Graphic simulator. As a result, the motion of balancing joints can be reduced by the trunk ahead effect during kick action, and impactless smooth walking is implemented by the experiment.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.12
no.4
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pp.315-319
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2006
Support vector machines in biped humanoid robot are presented in this paper. The trajectory of the ZMP in biped walking robot poses an important criterion for the balance of the walking robots but complex dynamics involved make robot control difficult. We are establishing empirical relationships based on the dynamic stability of motion using SVMs. SVMs and kernel method have become very popular method for learning from examples. We applied SVM to model the practical humanoid robot. Three kinds of kernels are employed also and each result has been compared. As a result, SVM based on kernel method have been found to work well. Especially SVM with RBF kernel function provides the best results. The simulation results show that the generated ZMP from the SVM can be improve the stability of the biped walking robot and it can be effectively used to model and control practical biped walking robot.
Although stable control algorithm has been implemented to the biped robot, the stability is not guaranteed because of encoder errors and/or rigid body elastics. Hence precise body pose estimation is required for more natural and long term walk. Specially pelvis sloping by gravity or uneven ground on landing place are most critical reason for undulated motion. In order to overcome these difficulties an estimation system for foot position and orientation using PSD sensors and Gyro sensors is proposed along with calibration algorithm and experimental verification.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2005.05a
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pp.559-562
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2005
When we analyze dynamics of a multi body system, a compliance of joints must be considered. If the virtual model for CAE(computer adied engineering) analysis is not considered compliance, the result of CAE analysis will be very different from the actual result. Especially in a biped walking robot, a compliance can be caused in joints of a walking robot, and the robot may lose walking stability. This paper proposes a compliance modeling method and the effectiveness of the compliance model is verified through experiments.
In this paper, we propose stable walking algorithm using ZMP for the biped robot in the slope-way. At first, we define discrete state variables that classified stable area and unstable area by center of mass from ZMP during slope-way walking. For the stable walking gait, the discrete state controller for determining the high-level and low-level decision making are designed. The high-level decision making is composed of the discrete state variables; left foot support phase, right foot support phase, flat-way, and slope-way. Then the continuous state controller is implemented for the low-level decision making using ZMP.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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