Whole Body Control(전신 컨트롤)란 무엇입니까?
Whole Body Control 전신 컨트롤 - Our approach enables to learn with few training samples dynamic motions that can be used in a complete whole-body control framework at high frequency, which is usually not attainable with typical full-body optimizers. [1] Additionally, by using Whole-Body Control (WBC) of framework, robot has the capability of flexibly accommodating the uneven terrain by Attitude Control (AC) kinematically adjusting the length of legs like an active suspension system, and by Force/torque Balance Control (FBC) equally distributing the Ground Reaction Force (GRF) to maintain a stable body. [2] This can be achieved by walking with heel strike motion (validated by the impact map analysis) and by employing hybrid admittance control combining the admittance control with reset of post-contact reference, embedded into the momentum-based whole-body control framework. [3] The proposed method can be seen as extension of state-of-the art hierarchical whole-body control as it allows for some of the tasks to be commanded by a remotely-located human operator through a haptic device while the others are autonomously performed. [4] The estimator, along with a suitable motion planner for the trajectory of the robot’s center of mass and an optimization problem based on the modulation of ground reaction forces, devises a whole-body controller for the robot. [5] In this work, we combine an MPC-based whole-body controller with two adaptive schemes, derived from online system identification and adaptive control. [6] To enable accurate tracking of the planned trajectories, a linear quadratic regulator based wheel controller and a task-space whole-body controller for the other joints are blended through disturbance observers. [7] We propose a differential inverse kinematics whole-body control approach for position-controlled industrial mobile manipulators. [8] The availability of such systems has extended the application of tactile sensing to whole-body control, autonomous calibration, selfperception and human-robot interaction. [9] We propose a locomotion framework for bipedal robots consisting of a new motion planning method, dubbed trajectory optimization for walking robots plus (TOWR+), and a new whole-body control method, dubbed implicit hierarchical whole-body controller (IHWBC). [10] With a control framework of robot locomotion based on a whole-body controller, the robot can move stably for a long distance in the simulation environment. [11] In this letter, we propose a whole-body control strategy for humanoid robots in multi-contact settings that enables switching between fixed and sliding contacts under active balance. [12] To realize continuous and stable jumping, a control framework based on whole-body control was established, in which the quadruped robot with a manipulator was a simplified floating seven-link model, and the hierarchical optimization was used to solve the target joint torques. [13] In this paper, we evaluate the whole-body control performance realized by integrating encoders, pressure sensors, and IMU through a high-speed communication bus to the distributed whole-body control system. [14] We test the performance of our trained policy by tracking the corrected set points using a model-based whole-body controller and compare it with the tracking behavior obtained without the corrective feedback in several simulation environments, and show that introducing the corrective feedback results in increase of the success rate from 72. [15] For robot whole-body control, hierarchical quadratic programming optimization is used to achieve strict task priority. [16] We highlight how automatic execution benefits from SCT features, like task-related constraints and whole-body control. [17] GARMI's modular software architecture and distinctive whole-body control scheme allows multimodal dynamic coupling. [18] However, in quadrupedal robots, general whole-body controllers generate feed-forward force commands without considering the actual torque or force feedback. [19] In this work, we combine an MPC-based whole-body controller with two adaptive schemes, derived from online system identification and adaptive control. [20] Furthermore, a whole-body control architecture includes the attitude controller, impedance controller and center height controller is developed for obstacle avoidance, which can ensure the horizontal stability of the body of the robot when it passes through obstacles in different terrain. [21] To perform the CoM and foot trajectories computed by the WPG, a real-time whole-body controller is used. [22] Sway measures during the standing condition and kinematic variables for the cursor offered insight into whole-body control. [23] This article presents a control framework based on the dual-objective convergence method and whole-body control for the point-foot biped robot to stabilize its posture balance in sliding. [24] Reduced-order template models are widely used to control high degree-of-freedom legged robots, but existing methods for template-based whole-body control rely heavily on heuristics and often suffer from robustness issues. [25] The contact model is then used for the real-time whole-body control of humanoid robots walking on visco-elastic environments. [26] This paper presents practical enhancements of the operational space formulation (OSF) to exploit inequality constraints for whole-body control of a high degree of freedom robot with a floating base and multiple contacts, such as humanoids. [27] Finally, we perform grasping and sorting of the objects by the mobile robot through a whole-body control framework. [28] We describe the control interface, associated robot description packages, robot modules and sample whole-body controllers. [29] We deploy an amplification controller that is integrated into a complete whole-body control framework for controlling exoskeletons that includes human-led foot transitions, inequality constraints, and a computationally efficient prioritization. [30] For achieving real-time imitation and effective redundancy resolution, we use the whole-body control paradigm, proposing a specific task hierarchy, and present a differential drive control algorithm for the wheeled robot base. [31] The proposed work uses a Model Predictive Control scheme along with a whole body controller to achieve desired performance. [32]우리의 접근 방식은 일반적으로 일반적인 전신 최적화기로 달성할 수 없는 고주파에서 완전한 전신 제어 프레임워크에서 사용할 수 있는 동적 동작을 몇 가지 훈련 샘플로 학습할 수 있습니다. [1] 또한 로봇은 프레임워크의 전신 제어(WBC)를 사용하여 능동 서스펜션 시스템과 같이 다리 길이를 운동학적으로 조정하는 자세 제어(AC)와 힘/토크 균형 제어( FBC) 지면반력(GRF)을 균등하게 분배하여 안정된 몸을 유지합니다. [2] 이것은 발뒤꿈치 타격 동작으로 걷기(충격 맵 분석에 의해 검증됨) 및 운동량 기반 전신 제어 프레임워크에 내장된 접촉 후 기준 재설정과 어드미턴스 제어를 결합한 하이브리드 어드미턴스 제어를 사용하여 달성할 수 있습니다. [3] 제안하는 방법은 원격에 있는 작업자가 햅틱 장치를 통해 일부 작업을 지시하고 나머지 작업은 자율적으로 수행할 수 있으므로 최첨단 계층적 전신 제어의 확장이라고 볼 수 있습니다. [4] 추정기는 로봇의 질량 중심 궤적에 대한 적절한 모션 플래너 및 지면 반력의 변조를 기반으로 한 최적화 문제와 함께 로봇을 위한 전신 컨트롤러를 고안합니다. [5] 이 작업에서 우리는 온라인 시스템 식별 및 적응 제어에서 파생된 두 가지 적응 방식과 MPC 기반 전신 컨트롤러를 결합합니다. [6] 계획된 궤적의 정확한 추적을 가능하게 하기 위해 선형 2차 레귤레이터 기반 휠 컨트롤러와 다른 관절에 대한 작업 공간 전신 컨트롤러가 외란 관찰자를 통해 혼합됩니다. [7] 우리는 위치 제어 산업용 모바일 매니퓰레이터에 대한 차동 역기구학 전신 제어 접근 방식을 제안합니다. [8] 이러한 시스템의 가용성은 촉각 감지의 적용을 전신 제어, 자율 보정, 자기 인식 및 인간-로봇 상호 작용으로 확장했습니다. [9] 우리는 보행 로봇 플러스(TOWR+)를 위한 궤적 최적화라고 하는 새로운 모션 계획 방법과 암시적 계층적 전신 컨트롤러(IHWBC)라고 하는 새로운 전신 제어 방법으로 구성된 이족 보행 로봇을 위한 이동 프레임워크를 제안합니다. [10] 전신 컨트롤러를 기반으로 한 로봇 운동의 제어 프레임워크를 통해 로봇은 시뮬레이션 환경에서 장거리를 안정적으로 이동할 수 있습니다. [11] 이 편지에서 우리는 능동 균형 하에서 고정 접점과 슬라이딩 접점 사이를 전환할 수 있는 다중 접점 설정에서 휴머노이드 로봇에 대한 전신 제어 전략을 제안합니다. [12] 지속적이고 안정적인 점프를 구현하기 위해 매니퓰레이터가 있는 4족 보행 로봇을 단순화된 부유식 7링크 모델로 전신 제어 기반의 제어 프레임워크를 구축하고 계층적 최적화를 사용하여 목표 관절 토크를 해결했습니다. [13] 본 논문에서는 엔코더, 압력 센서, IMU를 고속 통신 버스를 통해 분산 전신 제어 시스템에 통합하여 구현한 전신 제어 성능을 평가한다. [14] 우리는 모델 기반 전신 컨트롤러를 사용하여 수정된 설정점을 추적하여 훈련된 정책의 성능을 테스트하고 이를 여러 시뮬레이션 환경에서 수정 피드백 없이 얻은 추적 동작과 비교하고 수정 피드백을 도입하면 증가하는 결과를 보여줍니다. 72의 성공률. [15] 로봇 전신 제어의 경우 엄격한 작업 우선 순위를 달성하기 위해 계층적 2차 계획법 최적화가 사용됩니다. [16] 자동 실행이 작업 관련 제약 및 전신 제어와 같은 SCT 기능의 이점을 강조합니다. [17] GARMI의 모듈식 소프트웨어 아키텍처와 독특한 전신 제어 방식은 다중 모드 동적 결합을 허용합니다. [18] 그러나 4족보행 로봇에서 일반적인 전신 제어기는 실제 토크나 힘 피드백을 고려하지 않고 피드포워드 힘 명령을 생성합니다. [19] 이 작업에서 우리는 온라인 시스템 식별 및 적응 제어에서 파생된 두 가지 적응 방식과 MPC 기반 전신 컨트롤러를 결합합니다. [20] 또한 자세 컨트롤러, 임피던스 컨트롤러 및 장애물 회피를 위해 개발된 중앙 높이 컨트롤러를 포함하는 전신 제어 아키텍처를 통해 로봇 몸체가 다른 지형의 장애물을 통과할 때 수평 안정성을 보장할 수 있습니다. [21] WPG에서 계산한 CoM 및 발 궤적을 수행하기 위해 실시간 전신 컨트롤러가 사용됩니다. [22] 서 있는 상태에서의 흔들림 측정과 커서에 대한 운동학적 변수는 전신 제어에 대한 통찰력을 제공했습니다. [23] 이 글에서는 양발 융합 방식과 전신 제어에 기반한 제어 프레임워크를 제시하여 점족 이족보행 로봇이 슬라이딩 시 자세 균형을 안정화하도록 합니다. [24] 감소 차수 템플릿 모델은 자유도가 높은 다리 로봇을 제어하는 데 널리 사용되지만 템플릿 기반 전신 제어를 위한 기존 방법은 휴리스틱에 크게 의존하고 종종 견고성 문제로 어려움을 겪습니다. [25] 그런 다음 접촉 모델은 점탄성 환경에서 걷는 휴머노이드 로봇의 실시간 전신 제어에 사용됩니다. [26] 이 논문은 휴머노이드와 같은 플로팅 베이스와 다중 접촉을 가진 고자유도 로봇의 전신 제어를 위한 불평등 제약 조건을 활용하기 위해 운영 공간 공식화(OSF)의 실질적인 개선 사항을 제시합니다. [27] 마지막으로 전신 제어 프레임워크를 통해 이동 로봇이 물체를 잡고 분류하는 작업을 수행합니다. [28] 제어 인터페이스, 관련 로봇 설명 패키지, 로봇 모듈 및 샘플 전신 컨트롤러에 대해 설명합니다. [29] 우리는 인간이 주도하는 발 전환, 불평등 제약 및 계산 효율적인 우선 순위를 포함하는 외골격을 제어하기 위한 완전한 전신 제어 프레임워크에 통합된 증폭 컨트롤러를 배포합니다. [30] 실시간 모방 및 효과적인 이중화 해결을 위해 전신 제어 패러다임을 사용하여 특정 작업 계층을 제안하고 바퀴 달린 로봇 기반에 대한 차동 구동 제어 알고리즘을 제시합니다. [31] 제안된 작업은 원하는 성능을 달성하기 위해 전신 컨트롤러와 함께 모델 예측 제어 방식을 사용합니다. [32]