This paper presents an intelligent learning controller for repetitive walking motion of biped walking robot. The proposed learning controller consists of an iterative learning controller and a direct learning controller. In the iterative learning controller, the PID feedback controller takes part in stabilizing the learning control system while the feedforward learning controller plays a role in compensating for the nonlinearity of uncertain biped walking robot. In the direct learning controller, the desired learning input for new joint trajectories with different time scales from the learned ones is generated directly based on the previous learned input profiles obtained from the iterative learning process. The effectiveness and tracking performance of the proposed learning controller to biped robotic motion is shown by mathematical analysis and computer simulation with 12 DOF biped walking robot.
Cao, Liang;Liu, Jiepeng;Zhang, Xiaolin;Chen, Y. Frank
Structural Engineering and Mechanics
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제71권3호
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pp.245-255
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2019
In this paper, an inverted-pendulum model consisting of a point supported by spring limbs with roller feet is adopted to simulate human walking load. To establish the kinematic motion of first and second single and double support phases, the Lagrangian variation method was used. Given a set of model parameters, desired walking speed and initial states, the Newmark-${\beta}$ method was used to solve the above kinematic motion for studying the effects of roller radius, stiffness, impact angle, walking speed, and step length on the ground reaction force, energy transfer, and height of center of mass transfer. The numerical simulation results show that the inverted-pendulum model for walking is conservative as there is no change in total energy and the duration time of double support phase is 50-70% of total time. Based on the numerical analysis, a dynamic load factor ${\alpha}_{wi}$ is proposed for the traditional walking load model.
We developed a motion capture system to utilize informations on the human walking motion. The system is composed of the mechanical and electronic devices to obtain the joint angle data and the software to analyze the obtained data and to transform the data into the input for a biped walking robot. The mechanical system is composed of a pair of links with 3 revolute joints, on which potentiometers are attached on joint axes to sense rotation angles. Analog signals from potentiometers are transformed into the digital data through the low pass filter and the A/D converter, and then which are stored at the computer. We analyzed the walking characteristics by applying FFT to the digital data, and then performed a 3-D computer simulation using the data. Finally, We apply the processed data to a biped walking robot.
PURPOSE: This study was conducted to investigate the characteristics of a specific functional shoe in terms of the range of motion (ROM) of ankle and foot joints during walking when compared to a standardized shoe. METHODS: Kinematic ROM data pertaining to ankle, tarsometatarsal, and metatarsophalangeal joints were collected from twenty-six healthy individuals during walking using a ten-camera motion analysis system. Kinematic ROM of each joint in three planes was obtained over ten walking trials consisting of two different shoe conditions. Visual3D motion analysis was finally used to coordinate the kinematic data. All kinematic ROM data were interpolated using a cubic spline algorithm and low-pass filtered with a cutoff frequency of 6 Hz for smoothing. RESULTS: The overall ROM of the ankle joint in the sagittal and coronal planes when wearing the specific functional shoe was significantly decreased in both ankles during walking when compared to wearing a standard shoe (p<.05). Significantly more flexibility was observed when wearing the specific functional shoe in the tarsometatarsal and metatarsophalangeal joints compared to a standard shoe (p<.05). CONCLUSION: Although clinical application of the specific functional shoe has shown clear positive effects on knee and ankle moments, the results of this study provide important background information regarding the kinematic mechanisms of these effects.
Although the progress in bipedal walking is impressive in recent years, biped robots still require very high torque and can walk only for a short time interval with their internal batteries. Therefore, further research needs to be carried out to enhance walking efficiency of these robots. In order to achieve this goal, we attempt to imitate human walking with pelvis and waist joint rotations in the frontal plane. In order to investigate the effect of the pelvis and waist joint rotations in the frontal plane motion, we study the frontal plane model with a triangular structure made up of a waist joint and two hip joints. Through simulation, we show that the pelvis rotation can reduce the maximum torque and the control effort, and the waist joint rotation can reduce the trunk sway caused by the pelvis rotation. The combination of these two rotations makes the bipedal walking in the frontal plane more efficient.
A learning controller is presented for repetitive walking motion of biped robot. The learning control scheme learns the approximate inverse dynamics input of biped walking robot and uses the learned input pattern to generate an input profile of different walking motion from that learnt. In the learning controller, the PID feedback controller takes part in stabilizing the transient response of robot dynamics while the feedforward learning controller plays a role in computing the desired actuator torques for feedforward nonlinear dynamics compensation in steady state. It is shown that all the error signals in the learning control system are bounded and the robot motion trajectory converges to the desired one asymptotically. The proposed learning control scheme is ...
This paper addresses the vision based autonomous walking control system. To handle the obstacles which exist beyond the field of view(FOV), we used the 3d panoramic depth image. Moreover, to decide the avoidance direction and walking motion of a humanoid robot for the obstacle avoidance by itself, we proposed the vision based path planning using 3d panoramic depth image. In the vision based path planning, the path and walking motion are decided under environment condition such as the size of obstacle and available avoidance space. The vision based path planning is applied to a humanoid robot, URIA. The results from these evaluations show that the proposed method can be effectively applied to decide the avoidance direction and the walking motion of a practical humanoid robot.
This paper describes realtime walking based on sensory information. In this study, a biped robot having a trunk is considered. The motion of the trunk balances the whole body of the biped robot while the legs locomotes on the ground. How to calculate the motion of the trunk is proposed using the ZMP concept. Also, an online walking pattern is discussed which is generated in realtime on the basis of walking parameters selected by visual and auditory sensors. In order to realize biped walking, we have constructed a forty-three degrees of freedom biped robot, WABIAN-RV (WAseda BIped humANoid robot-Revised V). Its height is 1.89[m] and its total weight is 131.4[kg]. Various walking experiments using WABIAN-RV are conducted on the plane, and the validity of its mechanism and control is verified.
In this research, a stable walking pattern generation method for a biped robot is presented. A biped robot is considered as constrained multibody system by several kinematic joints. The proposed method is based on the optimized polynomial approximation of the trunk motion along the moving direction. Foot motions can be designed according to the ground condition and walking speed. To minimize the deviation from the desired ZMP, the trunk motion is generated by the fifth order polynomial approximation. Walking simulation for a virtual biped robot is performed to demonstrate the effectiveness and validity of the proposed method. The method can be applied to the biped robot for stable walking pattern generation.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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