Реферат за темою випускної роботи
Зміст
5. Контактні сили та гібридна динаміка
Вступ
Роботи-гуманоїди – це дивно складні машини, здатні переміщатися по тієї ж труднопрохідній поверхні по якій можуть пройти люди, і виконувати однакові завдання що й люди. Нажаль така технологічність і потенціал гуманоїдних роботів створюють великі проблеми у системах їх управління і складнощі в розрахунку та плануванні. У цьому розділі описуються планування ходи і локомоції для пересування гуманоїдних роботів по складній, пересіченій місцевості. Роботи-гуманоїди мають здатність переступати або уникати перешкоди на своєму шляху і рухатися у будь яких напрямках, що дозволяє підвищити спритність і маневреність в порівнянні з колісними роботами. Однак опис колісних роботів більш досконале і більш просте, тому тут розглядаються деякі відмінності, що виникають при використанні в якості опор ніг замість коліс, а також деякі скорочення і апроксимації, які можна використовувати для спрощення завдання планування. Також розглядаються способи вибору безпечної послідовності кроків по пересіченій місцевості, і планувальники, які можуть ефективно генерувати стійкі рухи без зіткнень в складних умовах.
Малюнок 1.1 – Гуманоїдний робот
(анімація: 21 кадр, 7 циклів повторення, 450 кБайт)
Роботи-гуманоїди повинні постійно підтримувати рівновагу, використовуючи невелику опорну базу, яка змінюється із кожним кроком. Крім того, безліч різних ступенів свободи повинні координуватися навіть для найпростіших завдань. Можливо застосовувати методи планування руху всього тіла для створення стабільного і безпечного руху[1], при застосуванні до складних завдань і довгих алгоритмів руху ці методи будуть непрактичні. Щоб було можливо вирішити проблему руху робота, необхідно розділити цикл його роботи на більш дрібні дії і знаходити рішення для кожного з них по-окремо. Локомоція двоногих роботів, в основному, є циклічне повторення кроків, спочатку однією ногою, потім іншою. Можна скористатися циклічною природою пересування, щоб ефективно вирішувати завдання навігації, при цьому використовуючи можливості, які надають ноги гуманоїдного робота для переміщення по пересіченій місцевості.
Планування навігації
Навігація для мобільних роботів часто є невеликого проблемою. Найчастіше переміщення колісних роботів відбувається в межах однієї площини, і рідко, коли потрібна третя координата для його повного опису. Через це низької розмірності алгоритми, такі як A*[2], можуть використовуватися для забезпечення оптимальних рішень для колісних роботів і водночас забезпечувати велику продуктивність в режимі реального часу. Для ситуацій у реальному фізичному світі сімейство алгоритмів D*[3] забезпечує малозатратне планування для рухомих роботів, що реагують на нові дані з датчиків. Для подальшого підвищення продуктивності або для планування з великою кількістю врахованих параметрів (наприклад, з урахуванням швидкостей) в багатьох системах використовується грубий-точний або ієрархічний підхід, в якому спочатку працює грубий глобальний план, а потім більш локально направлений алгоритм буде коригувати динаміку робота відповідно за даними що надходять з сенсорів.
Приклад такого підходу для роботу з чотирма колесами показаний на малюнку 1.2. Методом накладення глобальних і локальних планувальників подібним чином локальні планувальники повинні враховувати тільки найближче майбутнє, довіряючи планувальникам вищого ієрархічного рівня, що інша частина шляху є повністю можливою для подолання. Через скорочення «дальності планування» для алгоритмів різного ієрархічного рівня деякі з них можуть працювати набагато швидше.
Малюнок 1.2 – Приклад грубого та точного планування руху для роботу
Навігація та ноги
Незважаючи на сталі дослідження в області стратегій навігації для мобільних роботів, між роботами-гуманоїдами і колісними роботами є деякі суттєві відмінності. На відміну від колісних роботів, які можуть просто обертати свої колеса, щоб пересуватися у просторі, гуманоїду для переміщення з одного місця в інше потрібно постійна координація багатьох ступенів свободи з метою забезпечення балансу і стійкості. Ще однією істотною відмінністю для пересування за допомогою ніг є метод взаємодії з навколишнім середовищем. Колісні роботи пересуваються по безперервному шляху, який найчастіше має постійне зіткнення з землею. (Виняток становлять деякі спеціальні типи опор, колеса яких можуть відриватися від землі на певний час). Крокуючі роботи підпорядковуються зовсім іншим алгоритмам і проходять шлях, що складається з безлічі комбінацій просторів-станів, що змінюються дискретно з кожним новим кроком. Динаміка гуманоїдного робота це гібридна система, яка складається з дискретних ділянок, безперервної динаміки, які перемикаються в моменти контакту стопи з опорною поверхнею, притиск або відрив стопи. Однак все ще можливо безпосередньо використовувати колісні навігаційні планувальники для роботів-гуманоїдів[4, 5]. Наприклад, крокуючого робота можна помістити в уявний циліндр і планувати маршрут циліндра таким чином, щоб він уникав зустрічних об’єктів на його шляху. Однак цей спосіб прокладання маршруту зводиться лише до того, щоб «пілотувати» антропоморфного робота крізь простір, цей підхід ніяк не враховує наявність ніг робота в якості кінцівок здатних переступати обʼєкти, підніматися по сходах і виробляти ще багато інших речей роблять крокуючих роботів настільки цікавими.
Щоб використовувати ці здібності, процеси навігації повинні враховувати їх в планувальниках. Використовуючи планувальник руху для всього тіла гарантовано можливо задіяти всі ступені свободи та властиві робота. Однак такий метод може бути дуже важким з точки зору обчислювальних потужностей, якщо мова піде про великі відстані або рішеннях щодо динаміки робота. Крім того, використання такого методу фактично означає, що електроніка робота повинна приймати фундаментальне рішення перед кожним новим кроком. Двонога хода – все ще важка проблема і сучасна сфера досліджень. Покладаючись на глобальні планувальники руху виникає проблема ефективного використання всіх переваг алгоритмів ходи і балансу між використовуваними механізмами. Безумовно існують випадки, коли роботу необхідно пересуватися, використовуючи алгоритми низького рівня, локально[1, 2, 6] (уявіть ситуацію скелелазіння, коли кожен рух має бути зроблено обережно), але для навігації штатних переміщень робот, звичайно ж, може використовувати сучасні алгоритми ходьби і балансування.
Зменшення розмірності
Оскільки число ступенів свободи роботів-гуманоїдів занадто велике, щоб вирішувати завдання планування руху всього тіла на великій ділянці шляху, необхідно зменшити їх кількість до прийнятного розміру, зберігаючи при цьому якомога більше можливостей робота. Щоб застосувати цей метод для планування, необхідно прийняти дуже важливе рішення, а саме: які дії робот може виробляти? Це траєкторії руху чи стратегія управління або щось ще? Цей вибір того, з чого складаються дії і як вони вибираються, має серйозні наслідки як для складності вирішення проблеми планування, так і для того, наскільки ефективно буде використовуватися робот. Як зазначалося раніше, завдання планування руху для всіх ступенів свободи робота може швидко стати нерозвʼязною. Проте, можливо звести цю проблему до ефективного планування в менш переметризовані підпросторі, більш детально обернув увагу на структуру проблеми. Після того, як буде виконано планування руху в підпросторі можна повертатися назад до повного алгоритму що дозволяє роботу рухатися до своєї мети. Для осягнення бажаного кінцевого опису при виборі способу скорочення порядку розмірності необхідно враховувати такі особливості:
- Повторне використання існуючих алгоритмів. Велика кількість досліджень була проведена на тему рівноваги, ходьби і бігу для крокуючих роботів. В ідеалі, стратегії планування можуть використовувати алгоритми, отримані в результаті цих дослідження, замість того, щоб планувальник дізнавався, як ходити або бігати з нуля для кожного нового випадку.
- Простота планування. Чим менше вимірювань в нашому просторі, тим менше роботи для планувальника. Спрощення простору планування має великий вплив на продуктивність робота в реальному часі. Швидке планування дозволяє роботам-гуманоїдам в складних умовах, що змінюються, швидко реагувати на нові дані з сенсорів і відпрацьовувати помилки до того, як вони стануть проблемами.
- Використання можливостей. Хоч одним з найбільш пріоритетних завдань і є зменшення кількості використовуваних в розрахунку ступенів свободи, потрібно переконатися, що це не шкодить усім можливостям і потенціалу крокуючого робота. Дуже важливо знайти адекватний баланс між здібностями машини і складністю її алгоритму керування, щоб не створити проблем і не перевантажити планувальник руху великою кількістю деталей локомоції пристрою.
- Можливість виконати алгоритм. Крім того, що планувальник руху повинен мати достатньо опису для використання всіх механізмів робота, він також повинен отримувати інформацію про них, щоб виключити можливість створення таких алгоритмів, які б перевищували реальні можливості пристрою. Залежно від модулів робота і його контролерів, деякі параметри можуть бути проігноровані без небезпеки для алгоритму. Однак важливо не зводили проблему до такого рівня, коли виконання запланованих траєкторій рухів перевищує можливості робота і контролера.
Щоб створити різні стійкі конфігурації для двоногої системи, необхідно надати кілька описів можливостей робота. Кожна з цих можливостей буде заснована як на фізичних обмеженнях для робота, так і на обмеженнях алгоритмів руху, які буде використовувати гуманоїд. Для крокуючого робота необхідно визначити наступне:
- Простір станів, в якому планувальник буде створювати алгоритм. Це проекція форми робота, яка буде заснована на конфігурації стійкого положення.
- Модель дії, яка буде описувати звʼязок між стійкими конфігураціями. Алгоритм руху передбачає наявність безлічі стійких положення на всьому своєму протязі, вони будуть дискретними, тому необхідно створювати звʼязок поміж них.
- Функція оцінки дії стану, яка оцінює розташування в просторі, і дії, які може зробити робот, надаючи опис типів місцевості, яку робот і його алгоритм можуть безпечно подолати. Ця функція також є цільовою функцією, яку необхідно мінімізувати, визначаючи оптимальний шлях.
Контактні сили та гібридна динаміка
Як згадувалося раніше, двонога локомоція – це система гібридної динаміки, де дискретні зміни в динамічної моделі відбуваються при притиску і відриві ніг від опорної поверхні. У міру того, як робот переміщається по простору навколо нього, конфігурація контактів з місцевістю змінюється, і сили реакції, які він може генерувати з цих контактів, змінюються з кожною новою конфігурацією. Кожне розташування гуманоїдного робота в просторі може бути описано по набору контактних точок його ланок з навколишнім середовищем. Для кожної позиції робота в просторі існують допустимі обмеження по силі реакції опори. Для ходячих двоногих роботів, будь-який можливий алгоритм руху являє собою перемикання між різними одинарними і подвійними опорними положеннями, причому подвійне опорне положення складається з двох одинарних опорних положень примикаючих один до одного в просторі.
Ця класифікація дозволяє природним шляхом розбивати переміщення робота в просторі на дискретні ділянки у вигляді певних конфігурацій і допомагає створювати мінімальний набір необхідних роботу дій. Метод планування переміщення двоногого робота за допомогою окремих обмежених площин дозволяє істотно зменшити параметрізованность системи, тим самим спрощуючи пошук потрібного алгоритму з урахуванням всіх обмежень і оптимальними використанням можливостей пристрою. На прикладі двуного робота ходьбу можна побудувати, використовуючи чергування конфігурацій з двома опорними точками і однієї опорною точкою. Така розбивка забезпечує хороший рівень опису процесу для алгоритму.
Оцінка місцевості
Через те, що гуманоїдні роботи мають тільки дві ноги, вони проводять значну кількість часу в конфігураціях з однією опорою. Навіть на етапах коли в якості опори використовуються дві кінцівки, площина яку вони складатимуть буде дуже мала. В результаті контакт ніг з місцевістю набуває першочергового значення. Робот повинен бути здатний генерувати необхідні сили реакції для підтримки рівноваги, а також для виконання наступного кроку. Що ще більш важливо, контакт ніг з місцевістю завжди повинен бути надійним, в незалежності від того до які типи поверхні відомі алгоритму щодо конкретної точки опори. Цю вимогу може бути важко задовольнити, так як вона вимагає глибокого розуміння деталей управління рухом. Проте чим якісніше і гнучкіше моторика робота щодо утримання його на поверхні, тим менше вимог предʼявляється до планувальником руху щоб уникнути аварійний ситуацій і небезпечних локацій на шляху прямування.
Малюнок 1.3 – Приклад можливих коніфгурацій поверхні біля передбачуваного місця опори
Оцінка місцевості для визначення безпеки і стійкості сильно залежить як від фізичного робота, так і від схеми управління, використовуваної для балансування та пересування і повинна налаштовуватися індивідуально для кожного робота і алгоритму. Крім того, для дійсно докладної оцінки місцевості необхідно враховувати весь контакт стопи (або кисті) з поверхнею. На малюнку 1.3 показаний один неоднозначний випадок, що виникає коли розглядається тільки невеликий шмат місцевості.
Перелік посилань
1. Kuffner J, Nishiwaki K, Kagami S, Inaba M, Inoue H (2001) Motion planning for humanoid robots under obstacle and dynamic balance constraints. In: proceedings of IEEE international conference on robotics and automation 18.03.2015).
2. Bretl T, Rock S, Latombe JC (2003) Motion planning for a three-limbed climbing robot in vertical natural terrain. In: proceedings of IEEE international conference on robotics and automation, Taipei, Taiwan
3. Stentz A (1995) The focussed D* algorithm for real-time replanning. In: proceedings of international joint conference on artificial intelligence
4. Kuffner J (1998) Goal-directed navigation for animated characters using real-time path planning and control. In: proceedings of CAPTECH: workshop on modelling and motion capture techniques for virtual environments, pp 171–186
5. Chestnutt J, Nishiwaki K, Kuffner J, Kagami S (2007) An adaptive action model for legged navigation planning. In: proceedings of IEEE-RAS international conference on humanoid robots, Pittsburgh, PA
6. Hauser K, Bretl T, Latombe JC (2005) Learning-assisted multi-step planning. In: proceedings of IEEE international conference on robotics and automation, Barcelona, Spain
7. Kensuke Harada, Eiichi Yoshida, Kazuhito Yokoi Motion Planning for Humanoid Robots 305-8568 Tsukuba-shi, Ibaraki, Japan