JP7324932B2 - 動的計画コントローラ - Google Patents
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Description
[0001] 本開示は、動的計画コントローラに関する。
[0002] ロボットは、一般に、タスクの実行のために可変のプログラミング済みのモーションを通じて材料、部品、ツール、又は専用装置を運動させるように設計された再プログラミング可能且つ多機能のマニピュレータとして定義されている。ロボットは、物理的に固定されたマニピュレータ(例えば、産業用ロボットアーム)であってもよく、(例えば、脚、車輪、又は牽引に基づいたメカニズムを使用して)環境の全体を通じて運動する可動式ロボットであってもよく、或いは、マニピュレータ及び可動式ロボットのなんらかの組合せであってもよい。ロボットは、例えば、製造、輸送、危険な環境、探検、及び健康管理を含む様々な産業において利用されている。従って、様々な振る舞いのために迅速且つ効率的な方式でロボットをプログラミングする能力は、このような産業に更なる利益を提供する。
[0003] 本開示の一態様は、動的計画コントローラ用の方法を提供している。方法は、データ処理ハードウェアにおいて、脚付きロボット用のマニューバ及び脚付きロボットの現時点の状態を受け取ることを含む。マニューバは、脚付きロボットが実行するべき1つ又は複数の運動イベントを含む。また、方法は、データ処理ハードウェアにより、マニューバ及び脚付きロボットの現時点の状態を非線形最適化問題に変換することを含む。非線形最適化問題は、未知の力及び未知の位置ベクトルを最適化するように構成されている。第1時間インスタンスにおいて、方法は、データ処理ハードウェアにより、非線形最適化問題を第1線形最適化問題に線形化することと、データ処理ハードウェアにより、二次計画法を使用して第1線形最適化問題に対する第1解を判定することと、を含む。第1時間インスタンスに後続する第2時間インスタンスにおいて、方法は、データ処理ハードウェアにより、第1時間インスタンスにおける第1解に基づいて非線形最適化問題を第2線形最適化問題に線形化することと、二次計画法を使用して第1解に基づいて第2線形最適化問題に対する第2解を判定することと、を含む。方法は、データ処理ハードウェアにより、第2解に基づいてマニューバにおいて脚付きロボットのモーションを制御するための関節コマンドを生成することを更に含む。
[0022] ロボットを所有又は制御しているエンティティは、反復可能な運動ルーチンなどのロボット用の運動を事前プログラミングすることを所望する場合がある。残念ながら、事前プログラミングされた運動は、望ましい運動を生成するべくハードコーディングを必要としうる。ハードコーディングは、一般に、時間を所要し、制限された数の人々(例えば、コーダ)しかロボット用の運動をコーディング可能となりえないというボトルネックをもたらしうる。更には、コーディングされた運動に対する変更又はコーディングされた運動のデバッグは、運動ルーチンを実装するための長いフィードバックループをもたらしうる。換言すれば、ロボットは、しばしば、ロボット振る舞いを迅速に記述するための手段を欠いている。
Claims (20)
- 方法(300)であって、
データ処理ハードウェアにおいて、脚付きロボット(100)用のマニューバ(210)及び前記脚付きロボット(100)の現時点の状態(202)を受け取ることであって、前記マニューバ(210)は、前記脚付きロボット(100)が実行するための1つ又は複数の運動イベント(212)を有する、受け取ることと、
前記データ処理ハードウェアにより、前記脚付きロボット(100)用の前記マニューバ(210)及び前記脚付きロボット(100)の前記現時点の状態(202)を非線形最適化問題(222)に変換することと、
前記非線形最適化問題(222)の線形化推定として第1線形最適化問題(222、222a)に対する第1解(232、232a)を使用して、前記非線形最適化問題(222)を第2線形最適化問題(222、222b)に線形化することと、
前記データ処理ハードウェアにより、前記第2線形最適化問題(222、222b)に対する第2解(232、232b)を判定することと、
前記データ処理ハードウェアにより、前記第2解(232、232b)に基づいて前記マニューバ(210)を実行するためのコマンド(204)を生成することと、
を含む方法(300)。 - 前記データ処理ハードウェアにより、前記第2解(232、232b)及び前記脚付きロボット(100)用の順動力学に基づいて統合された解(232i)を判定することと、
前記データ処理ハードウェアにより、前記統合された解(232i)と前記第2解(232、232b)の間の比較が最適化閾値を充足していることを判定することであって、前記最適化閾値は、前記コマンド(204)を生成するための個々の解(232)の精度の程度を通知している、判定することと、
を更に含む、請求項1に記載の方法(300)。 - 前記データ処理ハードウェアにより、前記第2解(232、232b)が非線形制約(240、240nl)を充足することに失敗していると判定することと、
前記データ処理ハードウェアにより、前記第2線形最適化問題(222、222b)用の反復制約(240、240i)を生成することであって、前記反復制約(240、240i)は、前記非線形制約(240、240nl)を充足するための前記第2解(232、232b)の失敗に基づいた線形制約(240)を有する、生成することと、
前記データ処理ハードウェアにより、前記反復制約(240、240i)を使用して前記第2解(232、232b)を更新することと、
を更に含む、請求項1に記載の方法(300)。 - 前記非線形最適化問題は、前記脚付きロボット(100)による前記マニューバ(210)の実行に基づいた前記脚付きロボット(100)の足(124)における力(236)を最適化するように構成されている、請求項1~3のいずれか1項に記載の方法(300)。
- 前記非線形最適化問題は、位置ベクトルを最適化するように構成され、前記位置ベクトルは、前記脚付きロボット(100)による前記マニューバ(210)の実行に基づいた前記脚付きロボット(100)の足(124)との関係における前記脚付きロボット(100)のボディ(110)の場所に対応している、請求項1~4のいずれか1項に記載の方法(300)。
- 前記第1解(232、232a)及び前記第2解(232、232b)のそれぞれは、表面に圧接状態の前記脚付きロボット(100)の1つ又は複数の脚(120)の接触力(236)、前記脚付きロボット(100)の前記1つ又は複数の脚(120)のタッチダウン位置、前記脚付きロボット(100)の前記1つ又は複数の脚(120)のタッチダウン時間、又は前記脚付きロボット(100)の前記1つ又は複数の脚(120)のリフトオフ時間、のうちの少なくとも1つを有する、請求項1~5のいずれか1項に記載の方法(300)。
- 前記データ処理ハードウェアにより、前記コマンド(204)に基づいて前記脚付きロボット(100)の少なくとも1つのスタンス脚(120、120ST)の関節(J)に命令することを更に含み、前記コマンド(204)は、前記少なくとも1つのスタンス脚(120、120ST)の前記関節(J)の関節トルク(TJ)を有する、請求項1~6のいずれか1項に記載の方法(300)。
- 前記データ処理ハードウェアにより、前記少なくとも1つのスタンス脚(120、120ST)に対応する前記第2解(232、232b)の接触力(236)が前記少なくとも1つのスタンス脚(120、120ST)のトルク限度制約(240、240t)及び前記少なくとも1つのスタンス脚(120、120ST)の摩擦制約(240、240f)を充足していることを判定することにより、前記少なくとも1つのスタンス脚(120、120ST)の前記関節(J)の前記関節トルク(TJ)を生成することを更に含む、請求項7に記載の方法(300)。
- 前記脚付きロボット(100)は、4足ロボットに対応している、請求項1~8のいずれか1項に記載の方法(300)。
- 前記マニューバ(210)を受け取ることは、前記データ処理ハードウェアとの通信状態にあるユーザー装置(20)から前記マニューバ(210)を受け取ることを有し、前記マニューバ(210)は、前記ユーザー装置(20)上において稼働しているユーザーインターフェイスにおいて前記ユーザー装置(20)のユーザー(10)によって定義されている、請求項1~9のいずれか1項に記載の方法(300)。
- ロボット(100)であって、
ボディ(110)と、
前記ボディ(110)に結合された2つ以上の脚(120)と、
前記ボディ(110)及び前記2つ以上の脚(120)との通信状態にある制御システム(170)と、
を有し、前記制御システム(170)は、データ処理ハードウェア(410)と、前記データ処理ハードウェア(410)との通信状態にあるメモリハードウェア(420)と、を有し、前記メモリハードウェア(420)は、前記データ処理ハードウェア(410)上において実行された際に前記データ処理ハードウェア(410)が、
脚付きロボット(100)用のマニューバ(210)及び前記脚付きロボット(100)の現時点の状態(202)を受け取ることであって、前記マニューバ(210)は、前記脚付きロボット(100)が実行するための1つ又は複数の運動イベント(212)を有する、受け取ることと、
前記脚付きロボット(100)用の前記マニューバ(210)及び前記脚付きロボット(100)の前記現時点の状態(202)を非線形最適化問題(222)に変換することと、
前記非線形最適化問題(222)の線形化推定として第1線形最適化問題(222、222a)に対する第1解(232、232a)を使用して、前記非線形最適化問題(222)を第2線形最適化問題(222、222b)に線形化することと、
前記第2線形最適化問題(222、222b)に対する第2解(232、232b)を判定することと、
前記第2解(232、232b)に基づいて前記マニューバ(210)を実行するべくコマンド(204)を生成することと、
を含む動作を実行する命令を保存している、ロボット(100)。 - 前記動作は、
前記第2解(232、232b)及び前記脚付きロボット(100)用の順動力学に基づいて統合された解(232i)を判定することと、
前記統合された解(232i)と前記第2解(232、232b)の間の比較が最適化閾値を充足していることを判定することであって、前記最適化閾値は、前記コマンド(204)を生成するための個々の解(232)の精度の程度を通知している、判定することと、
を更に含む、請求項11に記載のロボット(100)。 - 前記動作は、
前記第2解(232、232b)が非線形制約(240、240nl)を充足することに失敗していると判定することと、
前記第2線形最適化問題(222、222b)用の反復制約(240、240i)を生成することであって、前記反復制約(240、240i)は、前記非線形制約(240、240nl)を充足するための前記第2解(232、232b)の失敗に基づいた線形制約(240)を有する、生成することと、
前記反復制約(240、240i)を使用して前記第2解(232、232b)を更新することと、
を更に含む、請求項11に記載のロボット(100)。 - 前記非線形最適化問題は、前記脚付きロボットによる前記マニューバ(210)の実行に基づいた前記脚付きロボットの足(124)における力(236)を最適化するように構成されている、請求項11~13のいずれか1項に記載のロボット(100)。
- 前記非線形最適化問題は、位置ベクトルを最適化するように構成され、前記位置ベクトルは、前記脚付きロボット(100)による前記マニューバ(210)の実行に基づいた前記脚付きロボット(100)の足(124)との関係における前記脚付きロボット(100)のボディ(110)の場所に対応している、請求項11~14のいずれか1項に記載のロボット(100)。
- 前記第1解(232、232a)及び前記第2解(232、232b)のそれぞれは、表面に圧接状態の前記脚付きロボット(100)の1つ又は複数の脚(120)の接触力(236)、前記脚付きロボット(100)の前記1つ又は複数の脚(120)のタッチダウン位置、前記脚付きロボット(100)の前記1つ又は複数の脚(120)のタッチダウン時間、又は前記脚付きロボット(100)の前記1つ又は複数の脚(120)のリフトオフ時間、のうちの少なくとも1つを有する、請求項11~15のいずれか1項に記載のロボット(100)。
- 前記動作は、前記コマンド(204)に基づいて前記脚付きロボット(100)の少なくとも1つのスタンス脚(120、120ST)の関節(J)に命令することを更に含み、前記コマンド(204)は、前記少なくとも1つのスタンス脚(120、120ST)の前記関節(J)の関節トルク(TJ)を有する、請求項11~16のいずれか1項に記載のロボット(100)。
- 前記動作は、前記少なくとも1つのスタンス脚(120、120ST)に対応する前記第2解(232、232b)の接触力(236)が前記少なくとも1つのスタンス脚(120、120ST)のトルク限度制約(240、240t)及び前記少なくとも1つのスタンス脚(120、120ST)の摩擦制約(240、240f)を充足していることを判定することにより、前記少なくとも1つのスタンス脚(120、120ST)の前記関節(J)の前記関節トルク(TJ)を生成することを更に含む、請求項17に記載のロボット(100)。
- 前記2つ以上の脚(120)は、少なくとも4つの脚(120)を有する、請求項11~18のいずれか1項に記載のロボット(100)。
- 前記マニューバ(210)を受け取ることは、前記データ処理ハードウェアとの通信状態にあるユーザー装置(20)から前記マニューバ(210)を受け取ることを有し、前記マニューバ(210)は、前記ユーザー装置(20)上において稼働しているユーザーインターフェイスにおいて前記ユーザー装置(20)のユーザー(10)によって定義されている、請求項11~19のいずれか1項に記載のロボット(100)。
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