KR20130054798A - Apparatus and method for planning a locomotion path of a compliant legged robot - Google Patents

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KR20130054798A
KR20130054798A KR1020110120394A KR20110120394A KR20130054798A KR 20130054798 A KR20130054798 A KR 20130054798A KR 1020110120394 A KR1020110120394 A KR 1020110120394A KR 20110120394 A KR20110120394 A KR 20110120394A KR 20130054798 A KR20130054798 A KR 20130054798A
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leg
walking robot
angle
landing
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권오석
김정은
손병락
이동하
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재단법인대구경북과학기술원
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Abstract

PURPOSE: An apparatus for planning a travelling path of a walking robot and a method thereof are provided to improve energy efficiency during travelling by maintaining stability of the robot and minimizing a control input value. CONSTITUTION: A touch-down angle generation part(110) calculates a touch-down angle of a robot leg corresponding to a target speed by receiving the target speed for the travelling direction of the walking robot. A numerical analysis part(120) performs numerical analysis for a motion equation of a dynamic model of the walking robot on the basis of the touch-down angle of the robot leg. A leg angle generation part(130) calculates a target angle of the robot leg on the basis o the numerical analysis result of the numerical analysis part. [Reference numerals] (100) Travelling path planning apparatus; (110) Touch-down angle generation part; (120) Numerical analysis part; (130) Leg angle generation part

Description

보행 로봇의 주행 경로 계획 장치 및 방법{Apparatus and method for planning a locomotion path of a compliant legged robot}Apparatus and method for planning a locomotion path of a compliant legged robot}

본 발명은 보행 로봇의 주행 경로 계획 장치 및 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 유연 다리 구조를 가진 보행 로봇의 에너지 효율적인 주행 경로를 계획하는 장치 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a traveling route planning apparatus and method of a walking robot, and more particularly, to an apparatus and method for planning an energy efficient traveling route of a walking robot having a flexible leg structure.

일반적으로, 보행 로봇이 목표지점으로 이동하기 위하여는, 보행 로봇의 위치 정보를 획득하는 과정과, 획득한 위치 정보를 바탕으로 보행 로봇의 현재 위치를 알아내는 위치 추정 과정과, 전체 주행 환경을 표현하는 지도 작성 과정과, 지도와 위치 정보를 이용하여 목표지점까지 최적의 경로를 탐색하고 계획하는 경로 계획 과정 등으로 구분될 수 있다.In general, in order for a walking robot to move to a target point, a process of acquiring the position information of the walking robot, a position estimation process of finding the current position of the walking robot based on the acquired position information, and an overall driving environment are expressed. It may be divided into a map making process and a route planning process of searching for and planning an optimal route to a target point using a map and location information.

상기 경로 계획 과정에서 유연 다리 구조를 가진 보행 로봇은 로봇의 이동 속도에 대한 다리(leg) 각도 범위, 다리 각속도, 다리 각도 오프셋(offset) 등을 계산해야 하며, 종래기술의 경우 보행 로봇의 이동 속도별로 각각 튜닝(tuning)을 하여 다리 각도 범위, 다리 각속도, 다리 각도 오프셋 등을 결정하였다.In the path planning process, a walking robot having a flexible leg structure must calculate a leg angle range, leg angular velocity, leg angle offset, and the like with respect to the moving speed of the robot. Each tuning was performed to determine the leg angle range, leg angular velocity, leg angle offset, and the like.

그러나, 종래기술의 경우 보행 로봇의 주행 경로 계획이 튜닝에 의해 이루어지기 때문에 제어 입력값이 최적화된 값이 아니며, 이에 따라 보행 로봇의 다리에 가해지는 토크(torque) 등이 상대적으로 크게 되어 에너지 효율적인 주행이 다소 부족한 문제점이 있었다.However, in the prior art, since the traveling route planning of the walking robot is made by tuning, the control input value is not an optimized value, and accordingly, the torque applied to the legs of the walking robot is relatively large and energy efficient. There was a problem that the driving was somewhat lacking.

본 발명은 전술한 바와 같은 문제점을 해결하기 위하여 창안된 것으로, 본 발명의 목적은 로봇의 안정성을 유지하고 제어 입력값을 최소화하여 에너지 효율적인 주행이 가능한 보행 로봇의 주행 경로 계획 장치 및 방법을 제공하는 것이다.The present invention was devised to solve the above problems, and an object of the present invention is to provide a traveling route planning apparatus and method for a walking robot capable of energy-efficient driving by maintaining the stability of the robot and minimizing the control input value. will be.

본 발명의 다른 목적은 보행 로봇의 주행 경로 계획을 튜닝에 의하지 않고 로봇의 동역학 모델(스프링-질량 모델)의 운동 방정식으로부터 수치 해석적인 방식으로 얻을 수 있는 보행 로봇의 주행 경로 계획 장치 및 방법을 제공하는 것이다.It is another object of the present invention to provide an apparatus and method for traveling path planning of a walking robot, which can be obtained in a numerically analytic manner from a motion equation of a robot dynamic model (spring-mass model) without tuning the walking path planning of the walking robot. It is.

상기 목적을 위하여, 본 발명의 일 형태에 따른 보행 로봇의 주행 경로 계획 장치는, 상기 보행 로봇의 주행 방향에 대한 목표속도를 입력받아 상기 목표속도에 상응하는 로봇 다리의 착륙각(touch down angle)을 산출하는 착륙각 생성부; 상기 로봇 다리의 착륙각에 기초하여 상기 보행 로봇의 동역학 모델의 운동 방정식에 대해 수치 해석하는 수치 해석부; 및 상기 수치 해석부의 수치 해석 결과에 기초하여 로봇 다리의 목표각을 산출하는 다리 각도 생성부를 포함하는 것을 특징으로 한다.For this purpose, the traveling route planning apparatus for a walking robot of one embodiment of the present invention receives a target speed with respect to a traveling direction of the walking robot, and touches an angle of landing of the robot leg corresponding to the target speed. Landing angle generation unit for calculating the; A numerical analysis unit for numerically analyzing a motion equation of a dynamic model of the walking robot based on the landing angle of the robot leg; And a leg angle generating unit configured to calculate a target angle of the robot leg based on the numerical analysis result of the numerical analysis unit.

한편, 본 발명의 일 형태에 따른 보행 로봇의 주행 경로 계획 방법은, 상기 보행 로봇의 주행 방향에 대한 목표속도를 입력받는 단계; 상기 목표속도에 상응하는 로봇 다리의 착륙각(touch down angle)을 산출하는 단계; 상기 로봇 다리의 착륙각에 기초하여 상기 보행 로봇의 동역학 모델의 운동 방정식에 대해 수치 해석하는 단계; 및 상기 수치 해석 결과에 기초하여 로봇 다리의 목표각을 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.On the other hand, a traveling route planning method of a walking robot of one embodiment of the present invention includes: receiving a target speed with respect to a traveling direction of the walking robot; Calculating a touch down angle of the robot leg corresponding to the target speed; Numerically analyzing a motion equation of a kinetic model of the walking robot based on the landing angle of the robot leg; And calculating a target angle of the robot leg based on the numerical analysis result.

본 발명에 따르면, 유연 다리 구조를 가진 보행 로봇의 안정성을 유지하면서도 제어 입력값을 최소화하여 에너지 효율적인 주행이 가능한 효과를 가진다.According to the present invention, while minimizing the control input value while maintaining the stability of the walking robot having a flexible leg structure has an effect capable of energy efficient driving.

또한, 본 발명에 따르면, 유연 다리 구조를 가진 보행 로봇의 주행 경로 계획을 이동 속도별 튜닝에 의하지 않고 로봇의 동역학 모델(스프링-질량 모델)의 운동 방정식으로부터 수치 해석적인 방식으로 할 수 있는 효과를 가진다.In addition, according to the present invention, the traveling path planning of the walking robot having a flexible leg structure can be effected numerically from the equation of motion of the dynamics model (spring-mass model) of the robot without tuning by moving speed. Have

도 1은 본 발명에 따른 보행 로봇의 주행 경로 계획 장치가 적용된 로봇 제어 시스템의 개요도를 도시한 것이다.
도 2는 본 발명에 따른 보행 로봇이 걷고 있는 상태에서 두 다리에 대한 스프링-질량 모델을 도시한 것이다.
도 3은 본 발명에 따른 보행 로봇이 걷고 있는 상태에서 두 다리에 대한 주행 위치 모델을 도시한 것이다.
도 4는 본 발명에 따른 보행 로봇이 달리고 있는 상태에서 한 다리에 대한 스프링-질량 모델을 도시한 것이다.
도 5는 본 발명에 따른 보행 로봇이 달리고 있는 상태에서 한 다리에 대한 주행 위치 모델을 도시한 것이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 보행 로봇의 주행 경로 계획 장치의 구성도를 도시한 것이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 보행 로봇의 주행 경로 계획 방법의 흐름도를 도시한 것이다.
도 8은 입력된 목표속도에 기초하여 착륙각을 생성하는 것을 설명하는 도면이다.1 is a schematic diagram of a robot control system to which a driving route planning apparatus of a walking robot according to the present invention is applied.
Figure 2 shows a spring-mass model for both legs while the walking robot according to the present invention.
Figure 3 shows a running position model for both legs in the walking robot according to the present invention.
Figure 4 shows a spring-mass model for one leg while the walking robot according to the present invention is running.
5 illustrates a driving position model for one leg in a state in which the walking robot according to the present invention is running.
6 is a block diagram of a driving route planning apparatus for a walking robot according to an embodiment of the present invention.
7 is a flowchart illustrating a driving route planning method of a walking robot according to an exemplary embodiment of the present invention.
FIG. 8 is a diagram illustrating generating a landing angle based on an input target speed.

이하에서는 첨부 도면 및 바람직한 실시예를 참조하여 본 발명을 상세히 설명한다. 참고로, 하기 설명에서 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있는 공지 기능 및 구성에 대한 상세한 설명은 생략한다.Hereinafter, the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings and preferred embodiments. In the following description, a detailed description of known functions and configurations incorporated herein will be omitted when it may make the subject matter of the present invention unnecessarily obscure.

도 1은 본 발명에 따른 보행 로봇의 주행 경로 계획 장치가 적용된 로봇 제어 시스템의 개요도를 도시한 것이다.1 is a schematic diagram of a robot control system to which a driving route planning apparatus of a walking robot according to the present invention is applied.

도 1을 참조하면, 보행 로봇의 제어 시스템은 제어 대상인 플랜트(plant)가 되는 보행 로봇(300), 상기 보행 로봇을 제어하는 컨트롤러(200), 그리고 상기 컨트롤러에 주행을 위한 제어 목표값을 제공하는 주행 경로 계획 장치(100) 등을 포함한다.Referring to FIG. 1, a control system of a walking robot includes a walking robot 300 to be a plant to be controlled, a controller 200 to control the walking robot, and a control target value for driving to the controller. A traveling route planning device 100 and the like.

이하에서는, 전술한 본 발명에 따른 로봇 제어 시스템에 대해 상세 설명하기에 앞서, 도 2 내지 도 5를 참조하여 본 발명에서 사용하는 로봇 동역학 모델(스프링-질량 모델)에 대하여 설명한다.In the following, the robot dynamics model (spring-mass model) used in the present invention will be described with reference to FIGS. 2 to 5 before explaining the above-described robot control system according to the present invention.

먼저, 도 2는 본 발명에 따른 보행 로봇이 걷고 있는 상태에서 두 다리에 대한 스프링-질량 모델을 도시한 것이고, 도 3은 본 발명에 따른 보행 로봇이 걷고 있는 상태에서 두 다리에 대한 주행 위치 모델을 도시한 것이다.First, FIG. 2 illustrates a spring-mass model for two legs while the walking robot according to the present invention is walking, and FIG. 3 shows a driving position model for two legs while the walking robot according to the present invention is walking. It is shown.

참고로, 도면에서 m은 보행 로봇의 질량을 나타내고, l1은 보행 로봇의 제1 다리 길이를 나타내며, l2는 보행 로봇의 제2 다리 길이를 나타내며, l0는 보행 로봇의 제1 및 제2 다리의 원래 길이(즉, 스프링이 압축되지 않았을 때의 길이)를 나타낸다. 그리고, F1은 보행 로봇의 제1 다리의 스프링 탄성력을 나타내고, F2는 보행 로봇의 제2 다리의 스프링 탄성력을 나타내며, τ1 은 보행 로봇의 제1 다리에 가해지는 토크(torque)를 나타내고, τ2 는 보행 로봇의 제2 다리에 가해지는 토크를 나타낸다. 또한, θ1 은 보행 로봇의 제1 다리의 각도를 나타내고, θ2 는 보행 로봇의 제2 다리의 각도를 나타내며, α 는 보행 로봇의 다리가 지면과 이루는 각도를 나타내고, α0 는 보행 로봇의 다리가 지면에 착륙할 때의 착륙각(touch down angle)을 나타낸다.For reference, in the drawing, m represents the mass of the walking robot, l 1 represents the length of the first leg of the walking robot, l 2 represents the length of the second leg of the walking robot, and l 0 represents the first and the first of the walking robot. The original length of the two legs (ie, the length when the spring is not compressed). F 1 represents the spring elastic force of the first leg of the walking robot, F 2 represents the spring elastic force of the second leg of the walking robot, and τ 1 represents the torque applied to the first leg of the walking robot. , τ 2 represents the torque applied to the second leg of the walking robot. Further, θ 1 represents the angle of the first leg of the walking robot, θ 2 represents the angle of the second leg of the walking robot, α Denotes an angle at which the leg of the walking robot makes contact with the ground, and α 0 denotes a touch down angle when the leg of the walking robot lands on the ground.

한편, 도 4는 본 발명에 따른 보행 로봇이 달리고 있는 상태에서 한 다리에 대한 스프링-질량 모델을 도시한 것이고, 도 5는 본 발명에 따른 보행 로봇이 달리고 있는 상태에서 한 다리에 대한 주행 위치 모델을 도시한 것이다.On the other hand, Figure 4 shows a spring-mass model for one leg in the state in which the walking robot according to the present invention, Figure 5 is a running position model for one leg in the state in which the walking robot according to the present invention It is shown.

마찬가지로, 도면에서 m은 보행 로봇의 질량을 나타내고, l은 보행 로봇의 다리 길이를 나타내며, l0는 보행 로봇의 다리의 원래 길이(즉, 스프링이 압축되지 않았을 때의 길이)를 나타낸다. 그리고, F는 보행 로봇의 다리의 스프링 탄성력을 나타내고, τ은 보행 로봇의 다리에 가해지는 토크(torque)를 나타내며, θ 은 보행 로봇의 다리의 각도를 나타낸다. 또한, α는 보행 로봇의 다리가 지면과 이루는 각도를 나타내고, α0 는 보행 로봇의 다리가 지면에 착륙할 때의 착륙각(touch down angle)을 나타낸다.Likewise, in the figure, m represents the mass of the walking robot, l represents the leg length of the walking robot, and l 0 represents the original length of the leg of the walking robot (ie, the length when the spring is not compressed). F denotes the spring elastic force of the leg of the walking robot, τ denotes the torque applied to the leg of the walking robot, and Represents the angle of the leg of the walking robot. In addition, α represents an angle at which the leg of the walking robot forms the ground, and α 0 represents a touch down angle when the leg of the walking robot lands on the ground.

전술한 로봇의 동역학 모델(스프링-질량 모델)을 참조하면, 보행 로봇이 걷고 있는 상태나 달리고 있는 상태에 대한 운동 방정식을 얻을 수 있으며, 이는 하기 식 1과 같다.Referring to the above-described dynamic model of the robot (spring-mass model), it is possible to obtain the equation of motion for the walking or running state of the walking robot, which is expressed by Equation 1 below.

[식 1][Formula 1]

Figure pat00001
Figure pat00001

여기서,

Figure pat00002
이며, K는 스프링 탄성계수이다.here,
Figure pat00002
K is the spring modulus of elasticity.

이하에서는, 도 6 내지 도 8을 참조하여 본 발명에 따른 주행 경로 계획 장치 및 방법에 대해 설명한다.Hereinafter, a driving route planning apparatus and method according to the present invention will be described with reference to FIGS. 6 to 8.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 주행 경로 계획 장치(100)의 상세 구성도를 나타낸 것이다. 그리고, 도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 주행 경로 계획 방법의 흐름도를 나타낸 것이다.6 shows a detailed configuration diagram of the driving route planning apparatus 100 according to an embodiment of the present invention. 7 is a flowchart illustrating a driving route planning method according to an embodiment of the present invention.

도 6을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 주행 경로 계획 장치(100)는 착륙각 생성부(110), 수치 해석부(120), 다리 각도 생성부(130) 등을 포함한다.Referring to FIG. 6, the driving route planning apparatus 100 according to an embodiment of the present invention includes a landing angle generator 110, a numerical analyzer 120, a leg angle generator 130, and the like.

착륙각 생성부(110)는 주행 방향에 대한 목표속도(Vx,apex,desired)에 기초하여 로봇 다리의 착륙각(α0)을 산출한다(단계 S710 참조). 본 발명의 바람직한 실시예에 따르면, 상기 착륙각 생성부(110)는 기 설정된 자기 안정 영역(self-stable region)(도 8 참조) 내에서 안정한 착륙각을 산출한다. 참고로, 자기 안정 영역은 로봇의 이동 속도에 대하여 아무런 외력(예, 토크)이 가해지지 않았을 경우 로봇 스스로 안정하게 지면에 착지할 수 있는 착륙각을 설정해 놓은 것이다. 예컨대, 도 8에서, 정점(apex)에서 x 방향에 대한 목표속도가 Vx,apex,0 인 경우 보행 로봇이 안정하게 착지할 수 있는 착륙각은 α0,min 과 α0,max 사이의 범위이다. 이 경우, 예컨대 착륙각 생성부(110)는 α0,min 와 α0,max 의 평균값을 착륙각으로 산출할 수 있다. 또한, 착륙각 생성부(110)는 보행 로봇이 감속하는 경우에는 α0,min 를 착륙각으로 산출하고, 가속하는 경우에는 α0,max 를 착륙각으로 산출하고, 등속하는 경우에는 α0,min 와 α0,max 의 평균값을 착륙각으로 산출하도록 구현될 수도 있다.The landing angle generation unit 110 calculates the landing angle α 0 of the robot leg based on the target speed V x, apex, and desirably with respect to the driving direction (see step S710). According to a preferred embodiment of the present invention, the landing angle generation unit 110 calculates a stable landing angle within a preset self-stable region (see FIG. 8). For reference, the self-stable area is a landing angle in which the robot can stably land on the ground when no external force (eg torque) is applied to the moving speed of the robot. For example, in FIG. 8, when the target speed with respect to the x direction at apex is V x, apex, 0 , the landing angle at which the walking robot can stably land is in a range between α 0, min and α 0, max. to be. In this case, for example, the landing angle generation unit 110 may calculate an average value of α 0, min and α 0, max as the landing angle. In addition, the landing angle generator 110 calculates α 0, min as the landing angle when the walking robot decelerates , and calculates α 0, max as the landing angle when the walking robot decelerates . It may be implemented to calculate the mean value of min and α 0, max as landing angle.

수치 해석부(120)는 로봇 다리의 착륙각에 기초하여 로봇 동역학 모델의 운동 방정식에 대해 수치 해석한다(단계 S720 참조). 즉, 상기 수치 해석부(120)는 상기 착륙각 생성부(110)에서 산출된 로봇 다리의 착륙각에 기초하여 상기 식 1에서 τ1=τ2=0 인 경우의 운동 방정식을 수치 해석하여 원하는 경로를 생성한다. 예컨대, 하기 식 2의 미분 방정식(운동 방정식)을 4차 룬게-쿠타(Runge-Kutta) 방법으로 수치 적분하여 해

Figure pat00003
를 구한다.The numerical analysis unit 120 numerically analyzes the equation of motion of the robot dynamics model based on the landing angle of the robot leg (see step S720). That is, the numerical analysis unit 120 may numerically analyze a motion equation when τ 1 = τ 2 = 0 in Equation 1 based on the landing angle of the robot leg calculated by the landing angle generation unit 110. Create a route. For example, the differential equation (kinetic equation) of Equation 2 below is numerically integrated by the fourth-order Runge-Kutta method.
Figure pat00003
.

[식 2][Formula 2]

Figure pat00004
Figure pat00004

그러면, 다리 각도 생성부(130)는 상기 수치 해석부(120)의 수치 해석 결과에 기초하여 로봇 다리의 원하는 경로(목표각)를 산출한다(단계 S730 참조). 예컨대, 상기 다리 각도 생성부(130)는 수치 해석에서 얻는 해

Figure pat00005
에 근거하여 하기 식 3에 의해 로봇 다리의 목표각(θd)를 산출한다.Then, the leg angle generation unit 130 calculates a desired path (target angle) of the robot leg based on the numerical analysis result of the numerical analysis unit 120 (see step S730). For example, the leg angle generator 130 is obtained by numerical analysis
Figure pat00005
Based on Equation 3 below, the target angle θ d of the robot leg is calculated.

[식 3][Equation 3]

Figure pat00006
Figure pat00006

참고로, 위의 아래 첨자 i는 i번째 다리를 의미한다.For reference, the subscript i above means the i-th leg.

그리고, 이와 같이 산출된 로봇 다리의 목표각(θd)은 상기 컨트롤러(200)의 제어 목표값으로 입력된다.The calculated target angle θ d of the robot leg is input as a control target value of the controller 200.

다시 도 1을 참조하면, 컨트롤러(200)는 상기 주행 경로 계획 장치(100)가 제공하는 로봇 다리 목표각에 기초하여 로봇 다리에 가할 토크(τ)를 산출하여 제어 대상인 플랜트(palnt), 즉 보행 로봇(300)을 제어한다(단계 S740 참조).Referring back to FIG. 1, the controller 200 calculates a torque τ to be applied to the robot leg based on the target angle of the robot leg provided by the driving route planning apparatus 100, that is, a walking plant, that is, walking. The robot 300 is controlled (see step S740).

한편, 상기 보행 로봇(300)의 출력값인 로봇 다리의 각도(θ)는 다시 상기 컨트롤러(200)의 입력값으로 입력되어 폐루프(closed loop) 제어가 수행된다. 참고로, 상기 컨트롤러(200)는 P(Proportional) 제어, PD(Proportional Derivative) 제어, PID(Proportional Integral Derivative) 제어, 비선형 제어 등 다양한 방법을 사용할 수 있다.Meanwhile, the angle θ of the robot leg, which is the output value of the walking robot 300, is input again to the input value of the controller 200 to perform a closed loop control. For reference, the controller 200 may use various methods such as P (Proportional) control, PD (Proportional Derivative) control, PID (Proportional Integral Derivative) control, and nonlinear control.

이상 설명한 바와 같이, 본 발명에 따르면 자기 안정 영역에 기초하여 로봇 다리의 착륙각을 산출하기 때문에 보행 로봇의 안정성을 유지할 수 있으며, 또한 상기의 주행 경로 계획으로 제어 입력값을 최소화하여 에너지 효율적인 주행을 할 수 있다. 특히, 본 발명에 의할 경우 주행 경로 계획을 튜닝(tuning)에 의하지 않고 로봇의 동역학 모델(스프링-질량 모델)의 운동 방정식으로부터 수치 해석적으로 얻을 수 있는 장점이 있다.
As described above, according to the present invention, since the landing angle of the robot leg is calculated based on the self-stable area, it is possible to maintain the stability of the walking robot, and to minimize the control input value according to the above-described driving route plan to achieve energy efficient driving. can do. In particular, according to the present invention, there is an advantage that it is possible to obtain numerically from the equation of motion of the dynamics model (spring-mass model) of the robot without tuning the travel path planning.

지금까지 본 발명을 바람직한 실시예를 참조하여 상세히 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야의 당업자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적 특징들을 변경하지 않고서 다른 구체적인 다양한 형태로 실시할 수 있는 것이므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적인 것이 아닌 것으로서 이해해야만 한다.While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it will be understood by those skilled in the art that various changes in form and details may be made therein without departing from the spirit and scope of the invention as defined by the appended claims. It is to be understood that the embodiments are to be considered in all respects as illustrative and not restrictive.

그리고, 본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 특정되는 것이며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 등가개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태는 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.It is to be understood that both the foregoing general description and the following detailed description of the present invention are exemplary and explanatory and are intended to provide further explanation of the invention as claimed. .

Claims (9)

보행 로봇의 주행 경로 계획 장치에 있어서,
상기 보행 로봇의 주행 방향에 대한 목표속도를 입력받아 상기 목표속도에 상응하는 로봇 다리의 착륙각(touch down angle)을 산출하는 착륙각 생성부;
상기 로봇 다리의 착륙각에 기초하여 상기 보행 로봇의 동역학 모델의 운동 방정식에 대해 수치 해석하는 수치 해석부; 및
상기 수치 해석부의 수치 해석 결과에 기초하여 로봇 다리의 목표각을 산출하는 다리 각도 생성부를 포함하는 것을 특징으로 하는 장치.In the traveling route planning device of the walking robot,
A landing angle generation unit configured to receive a target speed with respect to a driving direction of the walking robot and calculate a touch down angle of the robot leg corresponding to the target speed;
A numerical analysis unit for numerically analyzing a motion equation of a dynamic model of the walking robot based on the landing angle of the robot leg; And
And a leg angle generator to calculate a target angle of the robot leg based on the numerical analysis result of the numerical analyzer. 제1항에 있어서,
상기 착륙각 생성부는 기 설정된 자기 안정 영역(self-stable region)에 기초하여 상기 로봇 다리의 착륙각을 산출하는 것을 특징으로 하는 장치.The method of claim 1,
And the landing angle generator calculates a landing angle of the robot leg based on a preset self-stable region. 제2항에 있어서,
상기 착륙각 생성부는 상기 보행 로봇이 감속 상태인 경우 상기 자기 안정 영역 내에 있는 착륙각들 중에서 최소값을 선택하고, 상기 보행 로봇이 가속 상태인 경우 상기 자기 안정 영역 내에 있는 착륙각들 중에서 최대값을 선택하며, 상기 보행 로봇이 등속 상태인 경우 상기 자기 안정 영역 내에 있는 착륙각들 중에서 상기 최소값과 최대값의 평균값을 선택하는 것을 특징으로 하는 장치.The method of claim 2,
The landing angle generator selects a minimum value among landing angles within the self-stable area when the walking robot is in a decelerated state, and selects a maximum value among landing angles within the self-stable area when the walking robot is in an accelerated state. And selecting an average value of the minimum value and the maximum value among the landing angles within the self-stable area when the walking robot is in the constant velocity state. 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 보행 로봇의 동역학 모델은 스프링-질량 모델인 것을 특징으로 하는 장치.4. The method according to any one of claims 1 to 3,
Wherein the dynamics model of the walking robot is a spring-mass model. 보행 로봇의 경로 계획 방법에 있어서,
상기 보행 로봇의 주행 방향에 대한 목표속도를 입력받는 단계;
상기 목표속도에 상응하는 로봇 다리의 착륙각(touch down angle)을 산출하는 단계;
상기 로봇 다리의 착륙각에 기초하여 상기 보행 로봇의 동역학 모델의 운동 방정식에 대해 수치 해석하는 단계; 및
상기 수치 해석 결과에 기초하여 로봇 다리의 목표각을 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.In the path planning method of the walking robot,
Receiving a target speed with respect to a driving direction of the walking robot;
Calculating a touch down angle of the robot leg corresponding to the target speed;
Numerically analyzing a motion equation of a kinetic model of the walking robot based on the landing angle of the robot leg; And
Calculating a target angle of the robot leg based on the numerical analysis result. 제5항에 있어서,
상기 로봇 다리의 목표각에 기초하여 상기 보행 로봇의 주행을 제어하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.The method of claim 5,
And controlling the running of the walking robot based on a target angle of the robot leg. 제5항 또는 제6항에 있어서,
상기 로봇 다리의 착륙각은 기 설정된 자기 안정 영역(self-stable region)에 기초하여 산출하는 것을 특징으로 하는 방법.The method according to claim 5 or 6,
The landing angle of the robot leg is calculated based on a predetermined self-stable region. 제7항에 있어서,
상기 로봇 다리의 착륙각은 상기 보행 로봇이 감속 상태인 경우 상기 자기 안정 영역 내에 있는 착륙각들 중에서 최소값으로 선택되고, 상기 보행 로봇이 가속 상태인 경우 상기 자기 안정 영역 내에 있는 착륙각들 중에서 최대값으로 선택되며, 상기 보행 로봇이 등속 상태인 경우 상기 자기 안정 영역 내에 있는 착륙각들 중에서 상기 최소값과 최대값의 평균값으로 선택되는 것을 특징으로 하는 방법.The method of claim 7, wherein
The landing angle of the robot leg is selected as the minimum value among the landing angles within the self-stable area when the walking robot is in a decelerated state, and the maximum value among the landing angles within the self-stable area when the walking robot is in an accelerated state. And the average value of the minimum value and the maximum value among the landing angles within the self-stable area when the walking robot is in the constant velocity state. 제5항 또는 제6항에 있어서,
상기 보행 로봇의 동역학 모델은 스프링-질량 모델인 것을 특징으로 하는 방법.The method according to claim 5 or 6,
And the dynamics model of the walking robot is a spring-mass model.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN113759922A (en) * 2021-09-14 2021-12-07 安徽工程大学 Robot path planning method based on spring algorithm

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