This study deals with the gait optimization of via points on biped robot. ZMP(Zero Moment Point) is most important index in a biped robot's dynamic walking stability. To stable walking of a biped robot, legs's trajectory and a desired ZMP trajectory is required, balancing weight's movement is solved by FDM(Finite Difference Method). In this study, optimal index is defined to dynamically static walking of a biped robot, and optimization of via points is applied by GA(Genetic Algorithm).
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.20
no.6
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pp.793-798
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2010
In this paper we propose a low-power walking compensation method for biped robot based on consumption energy analysis. Firstly, basic walking motions that can reduce energy consumption of robot movements are implemented based on consumption energy analysis according to robot axes. We define knee bent motion as a basic walking motion. It can improve energy consumption and motion stability by lowering center of gravity of the biped robot. We analyze consumption energy of left and right leg of the robot using motor currents and propose a compensation method of walking motions to reduce unbalance of consumption energy between left leg and right leg. It can also improve energy consumption and walking stability of the robot. The proposed low-power compensation method based on consumption energy analysis is verified by walking experiments of a small biped robot with an embedded system.
When biped robots speed up to run and reduce speed to walk after running, it needs stable speed translation. This paper proposed simple speed translation using the modified LIPM (Linear Inverted Pendulum Mode). We can change stride and period time of a biped robot in some bounded sets with this propose algorithm. This method is simple and effective in simulation.
Park Sang-Su;Kim Byung-Soo;Oh Jae-Joon;Choi Yoon-Ho
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.16
no.4
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pp.443-448
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2006
In this paper, a novel method is proposed for generating the low-power and stable walking trajectory of biped robots, and then a biped robot with 25 DOFs(degrees of freedom) is designed and implemented for the realization of the low-power walking trajectory generated by the proposed method. In our method, first a stable VPCG(vertically projected center of gravity) trajectory is generated, and then the trajectories of ankle and pelvis of a biped robot are planned to follow the preplanned stable VPCG trajectory, which produces a waking pattern without bending its knees and enables a biped robot to walk with less power consumption. On the other hand, a biped robot implemented in this paper has the mechanical structure of foot that enables a biped robot to support on the ground well, and the mechanical structure of pelvis that enables a biped robot to move flexibly. From results of the walking experiment and power consumption measurement, it was confirmed that the proposed method can generate the more stable and flexible trajectory with less power consumption compared with the existing methods which do not use the ankle of a biped robot.
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.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2004.10a
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pp.948-953
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2004
For stable walking of various biped walking robots(BWR), we need to know the kinematics, dynamics and the Zero Moment of Point(ZMP) which are not easy to analyze analytically. In this reason, we developed a simulation program for BWRs composed of 4 degree-of-freedom upper-part body and 12 degree-of-freedom lower-part of the body. To operate the motion simulator for analyzing the kinematics and dynamics of BWES, inputs for the distance between legs, base angle, choice of walking type, gaits, and walking velocity are necessary. As a result, if stability condition is satisfied by the simulation, angle data for each actuator are generated automatically, and the data are transmitted to BWRS and then, they are actuated by the motion data. Finally, we validate the performance of the proposed motion simulator by applying it to a constructed small sized BWR.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2000.11a
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pp.114-117
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2000
We developed a motion capture system to get angle data of human joints in walking mode. The data are used to coordinate the biped-walking robot developed in our laboratory. A pair of motion capture system is composed of three links with the ankle, knee, and pelvis joints. The system has six axes attached with potentiometers. We used an A/D converter was used to get digital data from joint angles. We filterd the data using the Butterworth 4th order digital filter, and simulated walking motion based on the data using the Matlab.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2006.05a
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pp.63-64
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2006
In this paper, design modification was performed to improve the structure of ex-developed 12 D.O.F Biped walking robot, KUBIR-1 similar with human beings. The motion of KUBIR-1 was slow and had a limited walking space. Hence I designed an improved BWR named KUBIR-2 with 12 degree of freedom. KUBIR-2 was designed to solve the following problems of KUBIR-1. First, KUBIR-2 was more simply designed in the four-bar-link mechanism, and its weight was reduced. Second, it had the built-in controller and motor driver. Third, walking velocity of KUBIR-2 was increased by improvement of speed and motion joint angle range. In addition to these, we modified the structure of the foot for more stable walking.
This paper proposes an optimal trajectory generation method for biped robots for walking up-and-down stairs using a Real-Coded Genetic Algorithm (RCGA). The RCGA is most effective in minimizing the total consumption energy of a multi-dof biped robot. Each joint angle trajectory is defined as a 4-th order polynomial of which the coefficients are chromosomes or design variables to approximate the walking gait. Constraints are divided into equalities and inequalities. First, equality constraints consist of initial conditions and repeatability conditions with respect to each joint angle and angular velocity at the start and end of a stride period. Next, inequality constraints include collision prevention conditions of a swing leg, singular prevention conditions, and stability conditions. The effectiveness of the proposed optimal trajectory is shown in computer simulations with a 6-dof biped robot model that consists of seven links in the sagittal plane. The optimal trajectory is more efficient than that generated by the Modified Gravity-Compensated Inverted Pendulum Mode (MGCIPM). And various trajectories generated by the proposed GA method are analyzed from the viewpoint of the consumption energy: walking on even ground, ascending stairs, and descending stairs.
Based on the stability criteria of ZMP (Zero Moment Point), this paper proposes an adjusting algorithm that modifies walking trajectory of a bipedal robot for stable walking by analyzing ZMP trajectory of it. In order to maintain walking balance of the bipedal robot, ZMP should be located within a supporting polygon that is determined by the foot supporting area with stability margin. Initially tilting imposed to the trajectory of the upper body is proposed to transfer ZMP of the given walking trajectory into the stable region for the minimum stability. A neural network method is also proposed for the stable walking trajectory of the biped robot. It uses backpropagation learning with angles and angular velocities of all joints with tilting to get the improved walking trajectory. By applying the optimized walking trajectory that is obtained with the neural network model, the ZMP trajectory of the bipedal robot is certainly located within a stable area of the supporting polygon. Experimental results show that the optimally learned trajectory with neural network gives more stability even though the tilting of the pelvic joint has a great role for walking stability.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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