Integrated Optimization of Design and Locomotion Trajectory for Parallel Biped Robots Using A Genetic Algorithm

Abstract

본 논문에서는 로봇의 다리구조가 두 개의 평행한 플랫폼으로 구성된 병렬형 이족보행 로봇의 통합 최적화를 다루고 있다. 로봇 에 있어서 일정한 궤적을 기초로 하여 로봇의 다리 구조와 관련된 설계 변수들을 변경하면 이 때 소모되는 에너지 또한 변화한다. 그리하여 일정한 궤적에 대해서 최적이 되는 로봇의 설계 변수들 이 결정될 수 있으나 이 것은 또 다른 최적화 문제를 야기한다. 즉 최적이라고 결정된 로봇은 또 다른 최적의 보행 궤적을 가질 수 있기 때문이다. 그리하여, 본 논문에서는 보행 궤적과 로봇의 구조를 동시에 최적화하는 것을 목표로 삼았다. 이 때 최적화의 목표는 로봇의 안정적인 보행을 할 때 소모되는 에너지를 최소화 하는 것이다. 연구의 결과는 로봇의 보행 궤적뿐만 아니라 로봇의 구조에 의해 에너지 소모를 줄일 수 있음을 보여준다. 더욱이, 통 합 최적화를 통하여 로봇이 소비하는 에너지는 단지 보행 궤적만 을 최적화 할 때 보다 줄어드는 것을 알 수 있었다. 로봇 다리 구 조의 설계 변수와 안정적인 보행궤적을 동시에 생성하는 최적의 유전자를 찾기 위해 유전 알고리즘이 적용되었다. 시뮬레이션 툴 로써 상용 프로그램인 매트랩의 시뮬링크와 레커다인이 로봇의 제 어와 동역학적 모델링을 위해 사용되었다.; In this paper, an integrated optimization of a parallel biped robot, whose one leg is constructed of two parallel platforms, is performed. If design variables related with leg structure of a biped robot is changed based on fixed trajectory of robot, energy consumption also can be varied. So, design variables of robot that become the most suitable can be decided. However, two things cause another optimization problem. This problem is because the optimized robot can have another optimal walking trajectory. Therefore, the optimization of walking gait trajectory and structure of robot at the same time is target in this paper. The purpose of this optimization is to minimize energy consumption when the robot has stable walk. Research results show that the consumed energy can be saved by the structure of robot legs as well as the gait trajectories of a robot. Furthermore, the energy, which the robot consumes through the integrated optimization, is lower than that of only trajectories optimization. Genetic Algorithm is employed in order to search for the best chromosomes, which simultaneously generate stable gait trajectories of biped robot and design parameters of robot legs. As tools of a simulation, Matlab Simulink and RecurDyn, commercial software, were used to control the robot and construct dynamic modeling of the robot, respectively.