이족 로봇 보행을 위한 유전자 알고리즘을 이용한 CPG 파라미터 단계적 최적화

Abstract

본 논문은 이족 로봇의 보행을 하기 위해 단계적 유전자 알고리즘을 이용하여 CPG 파라미터 최적화 방법에 대해 제안하였다. CPG(Central Pattern Generator)는 동물의 달리기, 걷기, 수영, 날기와 같이 리듬적인 행동을 생성하는 생체 네트워크로, 현재는 많은 보행로봇에 사용되고 있다. 그러나 CPG는 구조적으로 수많은 게인들이 존재하고 비선형적인 시스템이기 때문에 원하는 출력을 생성하기 어렵다. 더구나 보행로봇 경우, 각 관절 궤적에 의해 발의 위치가 정해지므로 관절 간의 영향이 중요한데 CPG는 단순히 리듬리컬한 궤적만을 생성하기 때문에 보행에 적합한 궤적을 생성하기 어렵다.

이를 해결하기 위해서 본 논문은 사람의 보행 궤적과 LIPM(Linear Inverted Pendulum Mode)의 궤적을 이용하여 각 관절의 특성에 대한 조건을 구하고 이를 만족하는 CPG 궤적을 생성한다. 그리고 안정적인 보행을 하기 위해서 지지하고 있는 발이 지면과 접촉한 상태를 유지해야 하므로 이 역할을 수행하는 발목의 궤적은 기구학적으로 설계한다. 그러면 오실레이터 수의 감소와 함께 설정해줘야 할 게인의 수도 감소하는 이점이 있다. 한편 CPG의 피드백은 로봇의 안정도를 판단할 수 있는 ZMP를 이용하여 각 관절의 역할에 따라 설계 해주어 로봇이 불안정해지면 궤적을 보상하도록 하였다. 여기서 CPG는 다른 오실레이터끼리 연결되어 있는데 피드백의 영향으로 다른 방향의 궤적까지 영향을 주면 로봇의 안정도가 불안정해지는 요소가 증가되기 때문에 직교 좌표계에서 방향이 동일한 관절들만 영향을 주도록 설정해주었다. 이렇게 설계된 CPG의 게인은 CPG의 구조에 따라 관절 단위로 단계적으로 나누어 관절의 특징을 만족하는 궤적이 생성되도록 유전자알고리즘(Genetic Algorithms, GA)을 이용한다. 본 알고리즘을 증명하기 위해 MATLAB과 동역학 해석 프로그램 RecurDyn를 이용하였다.