مهندسی مکانیک مدرس

مهندسی مکانیک مدرس

یک چهارچوب کنترلی سلسله‌مراتبی و گسترده الهام گرفته شده از طبیعت برای یک ربات دو پای سه‌لینکی

نویسندگان
دانشگاه صنعتی شریف- دانشکده مهندسی مکانیک- تهران- ایران
چکیده
گام‌برداری انسان یکی از مقاوم‌ترین و تطبیق‌پذیر‌ترین پدیده‌های دینامیکی در طبیعت می‌باشد که در آن، تعامل پیچیده‌ای میان سیستم عصبی و بیومکانیکی بدن وجود دارد. یکی از نظریه‌های پیشنهاد شده برای این پدیده، وجود یک ساختار دو سطحی است که در سطح پایین، کنترل سیستم توسط سیستم‌عصبی پراکنده در بدن به همراه سیستم اسکلتی-عضلانی انجام می‌پذیرد و سیستم عصبی مرکزی (مغز) در سطح بالا، وظیفه کنترل سیستم در صورت عدم توانایی سطح پایین، نظارت و آموزش آن را بر عهده دارد. در این مقاله، بر اساس این نظریه، یک چهارچوب کنترلی دو لایه‌ای برای سیستم‌های زیر تحریک، با درجات آزادی بالا و دارای سیکل حد توسعه داده شده است که بر روی یک ربات دو پای سه‌لینکی در حال گام‌برداری پیاده سازی گردیده است. در این چهارچوب کنترلی، لایه پایین کنترلی از شبکه‌ای از کنترلهای ساده متناظر با هر درجه آزادی تشکیل می‌گردد که به منظور حفظ پایداری سیستم، توسط یک پسخوراند از وضعیت کلی سیستم تغذیه می‌گردد. علاوه بر این در لایه بالا، یک کنترلر مرکزی در نظر گرفته شده است که وظیفه آموزش این شبکه و نظارت بر حفظ پایداری سیستم را بر عهده دارد. در ادامه نشان‌داده شده است که به وسیله این شبکه کنترلی که با حداقل اطلاعات کنترلی تغذیه می‌شود، می‌توان سیستم در نظر گرفته شده را که یک سیستم دینامیکی ناپایدار است، کنترل نمود.
کلیدواژه‌ها

عنوان مقاله English

A Bio-inspired Distributed Hierarchical Control Framework for Walking of a 3-Link Biped Robot

نویسندگان English

Masoud Yazdani
Hassan Salarieh
Mahmoud Saadat Foumani
Department of Mechanical Engineering, Sharif University of Technology, Tehran, Iran
چکیده English

Human walking is one of the most robust and adaptive locomotion mechanisms in nature, involves sophisticated interactions between neural and biomechanical levels. It has been suggested that the coordination of this process is done in a hierarchy of levels. The lower layer contains autonomous interactions between muscles and spinal cord and the higher layer (e.g. the brain cortex) interferes when needed. Inspiringly, in this study, we present a hierarchical control architecture in order to control under-actuated and high degree of freedom systems with limit cycle behavior and it is implemented for the walking control of a 3-link biped robot. In this architecture, the system is controlled by independent control units for each joint at the lower layer. In order to stabilize the system, these units are driven by a sensory feedback from the posture of the robot. A central stabilizing controller at the upper layer arises in case of failing the units to stabilize the system and take the responsibility of training the lower layer controllers. We show that using this architecture, a highly unstable system can be stabilized with identical simple controller units even though they do not have any feedback from all other units and the robot.

کلیدواژه‌ها English

Distributed Control
Hierarchical Control
Biped robot
locomotion
Under-actuated system
[1] A. D. Ames, P. Tabuada, A. Jones, W. L. Ma, M. Rungger, B. Schürmann, S. Kolathaya, J. W. Grizzle, First steps toward formal controller synthesis for bipedal robots with experimental implementation, Nonlinear Analysis: Hybrid Systems, Vol. 25, pp. 155-173, 2017.
[2] K. A. Hamed, J. W. Grizzle, Reduced-order framework for exponential stabilization of periodic orbits on parameterized hybrid zero dynamics manifolds: Application to bipedal locomotion, Nonlinear Analysis: Hybrid Systems, Vol. 25, pp. 227-245, 2017.
[3] H. Sadeghian, C. Gianluca, O. Cheng, G. Gordon, Passivity-based control of underactuated biped robots within hybrid zero dynamics approach, IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), Singapore, pp. 4096-4101, 2017.
[4] J. W. Grizzle, C. Chevallereau, R. W. Sinnet, A. D. Ames, Models, feedback control, and open problems of 3D bipedal robotic walking, Automatica, Vol. 50, No. 8, pp. 1955-1988, 2014.
[5] E. R. Westervelt, J. W. Grizzle, C. Chevallereau, J. H. Choi, B. Morris, Feedback Control of Dynamic Bipedal Robot Locomotion, pp. 45-135, Boca Raton, FL: CRC Press, 2007.
[6] M. M. Kakaei, H. Salarieh, A novel robust control method for three-link underactuated planar biped robot, Modares Mechanical Engineering, Vol. 17, No. 11, pp. 47-58, 2018. (in Persianفارسی(
[7] B. Beigzadeh, On Correlation of Dynamic Biped Locomotion and Dynamic Object Manipulation, Ph.D. Thesis, School of Mechanical Engineering, Sharif University of Technology, 2011.
[8] C. Chevallereau, Y. Aoustin, Optimal reference trajectories for walking and running of a biped robot, Robotica, Vol. 19, No. 05, pp. 557-569, 2001.
[9] D. Djoudi, C. Chevallereau, Y. Aoustin, Optimal Reference Motions for Walking of a Biped Robot, ICRA Proceedings of the 2005 IEEE International Conference on Robotics and Automation, Barcelona: IEEE, pp. 2002-2007, 2005.
[10] M. Hardt, K. Kreutz-Delgado, J. W. Helton, Optimal biped walking with a complete dynamical model, Proceedings of the 38th IEEE Conference on Decision and Control, Arizona: IEEE, pp. 2999-3004, 1999.
[11] V. S. E. Abadi, M. Rostami, S. M. A. Rahmati, S. Sadeghnejad, Walking path prevision of biped robot along with stability and optimization of power consumption in a single support phase, Modares Mechanical Engineering, Vol. 17, No. 11, pp. 1-11, 2018. (in Persianفارسی (
[12] M. Eslami, A. Y. Koma, M. Khadiv, A novel model based on the three-mass inverted pendulum for real-time walking pattern generation of biped robots, Modares Mechanical Engineering, Vol. 16, No. 8, pp. 326-334, 2016. (in ( فارسی P‏ersian
[13] J. H. Barron-Zambrano, C. Torres-Huitzil, CPG Implementations for Robot Locomotion: Analysis and Design, A. Dutta (Eds.), Robotic Systems - Applications, Control and Programming, pp. 1-23, Croatia: InTech, 2012.
[14] J. Nassour, P. Hénaff, F. Benouezdou, G. Cheng, Multi-layered multi-pattern CPG for adaptive locomotion of humanoid robots, Biological Cybernetics, Vol. 108, No. 3, pp. 291-303, 2014.
[15] J. Yu, M. Tan, J. Chen, J. Zhang, A survey on CPG-inspired control models and system implementation, Neural Networks and Learning Systems, IEEE Transactions on, Vol. 25, No. 3, pp. 441-456, 2014.
[16] J. Zhang, X. Zhao, C. Qi, A Series Inspired CPG Model for Robot Walking Control, Machine Learning and Applications (ICMLA), 11th IEEE International Conference on, pp. 444-447, 2012.
[17] S. L. Hooper, Central Pattern Generators, D. J. Perkel (Eds.), Encyclopedia of Life Sciences, pp. 1-9, Chichester: John Wiley & Sons, Ltd, 2001.
[18] J. Cronin, R. Frost, R. Willgoss, Walking biped robot with distributed hierarchical control system, CIRA Proceedings of 1999 IEEE International Symposium on Computational Intelligence in Robotics and Automation, Monterey: IEEE, pp. 150-156, 1999.
[19] T. Odashima, Z. Luo, S. Hosoe, Hierarchical control structure of a multilegged robot for environmental adaptive locomotion, Artificial Life and Robotics, Vol. 6, No. 1-2, pp. 44-51, 2002.
[20] P. Arena, L. Fortuna, M. Frasca, G. Sicurella, An adaptive, self-organizing dynamical system for hierarchical control of bio-inspired locomotion, Vol. 34, No. 4, pp. 1823-1837, 2004.
[21] J. H. Barron-Zambrano, C. Torres-Huitzil, B. Girau, Perception-driven adaptive CPG-based locomotion for hexapod robots, Neurocomputing, Vol. 170, Supplement C, pp. 63-78, 2015.
[22] J. W. Grizzle, G. Abba, F. Plestan, Asymptotically stable walking for biped robots: analysis via systems with impulse effects, Automatic Control, IEEE Transactions on, Vol. 46, No. 1, pp. 51-64, 2001.
[23] E. R. Westervelt, J. W. Grizzle, D. E. Koditschek, Hybrid zero dynamics of planar biped walkers, Automatic Control, IEEE Transactions on, Vol. 48, No. 1, pp. 42-56, 2003.
[24] F. Verhulst, Methods and Applications of Singular Perturbations, pp. 93-120, New York, NY: Springer Science & Business Media, 2005.
[25] A. Isidori, Nonlinear Control Systems, pp. 165-172, London: Springer Science & Business Media, 1995.
[26] S. Chen, C. F. N. Cowan, P. M. Grant, Orthogonal least squares learning algorithm for radial basis function networks, IEEE Transactions on Neural Networks, Vol. 2, No. 2, pp. 302-309, 1991.
[27] D. Saad, On-Line Learning in Neural Networks, pp. 13-15, New York, NY: Cambridge University Press, 2009.
[28] L. N. Trefethen, D. Bau, Numerical Linear Algebra, pp 247-248, Philadelphia, PA: Society for Industrial and Applied Mathematics, 1997.