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.