MÔ HÌNH HÓA VÀ MÔ PHỎNG CHUYỂN ĐỘNG CỦA ROBOT BỐN CHÂN
Từ khóa
DOI:
https://doi.org/10.34238/tnu-jst.13012Tóm tắt
Bài báo này trình bày một phân tích đầy đủ và triển khai một bộ điều khiển dự báo mô hình được thiết kế để tính toán lực phản ứng mặt đất cho điều khiển các khớp của rô bốt bốn chân. Động lực học của rô bốt được đơn giản hóa một cách có hệ thống, cho phép xây dựng bài toán điều khiển dưới dạng tối ưu hóa toàn phương lồi. Kết quả mô phỏng thu được bằng cách sử dụng mô hình động học giảm bậc đã xác nhận độ tin cậy và tính nhất quán của chiến lược điều khiển được đề xuất. Những kết quả này được xác thực thêm bằng cách sử dụng trình mô phỏng MuJoCo với mô hình rô bốt bốn chân Unitree-Go1. Bộ điều khiển dự báo mô hình đảm bảo khả năng duy trì tính ổn định động. Sau đó, lực mặt đất được ánh xạ thành mô-men xoắn khớp thông qua các phép tính động lực học ngược, cho phép các mô-men xoắn được tạo ra có thể thực hiện được trong thực tế. Bộ điều khiển thể hiện chất lượng bám các quỹ đạo trọng tâm mong muốn. Các kết quả cho thấy mô hình đơn giản hóa vẫn giữ được tính trung thực động học đủ để nắm được các hành vi cần thiết cho việc tạo dáng đi theo thời gian thực và điều khiển rô bốt. Những kết quả này thiết lập nền tảng vững chắc cho các phát triển trong tương lai với các chiến lược điều khiển tiên tiến.Lượt tải
Tài liệu tham khảo
M. Chignoli and P. M. Wensing, “Variational-based optimal control of underactuated balancing for dynamic quadrupeds,” IEEE Access, vol. 8, pp. 49785–49797, 2020.
Z. Li, Y. Li, X. Rong, and H. Zhang, “Grid map construction and Terrain prediction for quadruped robot based on C-Terrain path,” IEEE Access, vol. 8, pp. 56572–56580, 2020.
X. He, X. Li, X. Wang, F. Meng, X. Guan, Z. Jiang, L. Yuan, K. Ba, G. Ma, and B. Yu, “Running gait and control of quadruped robot based on SLIP model,” Biomimetics, vol. 9, pp. 1-24, 2024.
H. Kazemi, V. J. Majd, and M. M. Moghaddam, “Modeling and robust backstepping control of an underactuated quadruped robot in bounding motion,” Robotica, vol. 31, pp. 423–439, 2013.
F. Muhamad, J.-S. Kim, and J.-H. Park, “Learning robust perception-based controller for quadruped robot,” IEEE Access, vol. 11, pp. 94497–94505, 2023.
P. Li, B. Yin, L. Zhang, and Y. Zhao, “Adaptive control algorithm for quadruped robots in unknown high-slope terrain,” Journal of Engineering Research, 2024. [Online]. Available: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2307187724001305. [Accessed May 30, 2025].
W. Yan, Y. Pan, J. Che1, J. Yu, and Z. Han, “Whole-body kinematic and dynamic modeling for quadruped robot under different gaits and mechanism topologies,” PeerJ Computer Science, 2021. [Online]. Available: https://peerj.com/articles/cs-821/. [Accessed May 30, 2025].
G. Chen, S. Guo, B. Hou, and J. Wang, “Virtual model control for Quadruped Robots,” IEEE Access, vol. 8, pp. 140736–140751, 2020.
K.-C. Han and J.-Y. Kim, “Posture stabilizing control of quadruped robot based on cart-invertedpendulum model,” Intelligent Service Robotics, vol. 16, pp. 521–536, 2023.
M. Focchi, A. D. Prete, I. Havoutis, R. Featherstone, D. G. Caldwell, and C. Semini, “High-slope terrain locomotion for torque-controlled quadruped robots,” Auton Robot, vol. 41, pp. 259–272, 2017.
J. A.-Padilla, J. Z. Zhang, S. Kwok, J. M. Dolan, and Z. Manchester, “Real-time whole-body control of legged robots with model-predictive path integral control,” IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 2025. [Online]. Available: https://whole-body-mppi.github.io/. [Accessed May 30, 2025].
J. J. Craig, Introduction to robotics mechanics and control. Third edition, Pearson Education International, 2005.
