휴머노이드 로봇을 위한 시각 기반 계단 보행 패턴 생성 방법

Abstract

본 논문은 휴머노이드 로봇의 계단보행을 위한 보행경로를 생성하는 방법을 제시한다. 제시한 방법은 크게 세 부분으로 나눠지며, 첫째는 연속적인 보행 패턴을 생성하기 위하여 스플라인 보간 다항식을 이용하여 footprint 위치를 생성하고, 생성된 footprint를 바탕으로 LQR과 PZCSA로 실제 휴머노이드 로봇의 보행에 필요한 목표ZMP, 목표CoM 경로를 생성하는 방법을 제시한다. 둘째로 PZCSA 사용시, unstable zero의 근사 값을 사용하여 발생하는 오차로 인하여 보행거리가 길어질수록 오차가 누적되는 문제를 해결하기 위한 보상방법을 제시한다. 마지막으로 3차원 환경인식을 위해 스테레오 비전 시스템을 사용하여 스테레오 정합으로 측정된 3차원 환경 정보에 RANSAC 알고리즘을 적용하여 보행 가능 평면을 추정하는 방법을 제안한다.; This paper proposes a method of a staircase walking pattern generation for humanoid robots based on stereo vision processing. This paper consists of three parts; firstly, footprint generating method is suggested using the clamped cubic spline for generating a desired trajectory of the Center of Mass (CoM) and a desired trajectory of the Zero Moment Point(ZMP); secondly, error compensating method is suggested. the error is occurred by using PZCSA and LQR method to generate the desired trajectories of ZMP and CoM. actually, PZCSA and LQR method uses series approximation in order to remove unstable zeros. But if the order of series approximation is not enough to remove unstable zeros, this system includes errors; lastly, a future information predicting method id suggested for making a staircase walking pattern using stereo vision processing. This paper uses the RANSAC algorithm to estimate mathematical models of 3D environments.