Optimierungsbasierte Berechung von Schrittprimitiven und Schrittsequenzen für perzeptionsgeführte zweibeinige Roboter
Diese Arbeit beschreibt ein methodisches
Gesamtkonzept zur echtzeitfähigen Umsetzung von Pfad- und perzipierter
Umgebungsinformation in Schrittsequenzen und entsprechende
Referenztrajektorien, die einem humanoiden zweibeinigen Roboter die
kollisionsfreie und stabile Bewegung in einer 3D-Umgebung mit
prototypischen Hindernissen erlauben. Die Bereitstellung der
Referenztrajektorien erfolgt durch eine situationsabhängige
Online-Auswahl und -Verkettung einzelner Schrittprimitive, die in
einer offline generierten Datenbank abgelegt sind. Zur systematischen
Synthese der Schrittprimitive werden Methoden der Optimalsteuerung
eingesetzt, die eine Berücksichtigung der Unilateralitätsbedingungen
zwischen Fuß und Boden, der Reibungsbedingungen,
Gelenkantriebsbegrenzungen und weiterer Arbeitsbereichsbeschränkungen
durch das Einbringen von Nebenbedingungen an das Optimierungsproblem
gestatten. Durch eine graphenbasierte Systematik zur Online-Auswahl
geeigneter Schrittprimitive unter Berücksichtigung aktueller
Umgebungsinformation wird die flüssige Bewegung der Laufmaschine
entlang eines vorgegebenen lokalen Pfades und über Hindernisse wie
Balken, Graben oder Treppen hinweg ermöglicht. Simulationsergebnisse
und Experimente mit realen Laufmaschinen belegen die praktische
Anwendbarkeit des Konzepts.