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首页> 外文期刊>IEEE Robotics & Automation Magazine >Practice Makes Perfect: An Optimization-Based Approach to Controlling Agile Motions for a Quadruped Robot
【24h】

Practice Makes Perfect: An Optimization-Based Approach to Controlling Agile Motions for a Quadruped Robot

机译：实践完美：基于优化的四足机器人敏捷运动控制方法

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This article approaches the problem of controlling quadrupedal running and jumping motions with a parameterized, model-based, state-feedback controller. Inspired by the motor learning principles observed in nature, our method automatically fine tunes the parameters of our controller by repeatedly executing slight variations of the same motion task. This learn-through-practice process is performed in simulation to best exploit computational resources and to prevent the robot from damaging itself. To ensure that the simulation results match the behavior of the hardware platform, we introduce and validate an accurate model of the compliant actuation system. The proposed method is experimentally verified on the torque-controllable quadruped robot StarlETH by executing squat jumps and dynamic gaits, such as a running trot, pronk, and a bounding gait.
机译：本文探讨了使用参数化，基于模型的状态反馈控制器控制四足运动和跳跃运动的问题。受自然界中观察到的运动学习原理的启发，我们的方法通过重复执行同一运动任务的细微变化来自动微调控制器的参数。在模拟中执行此“学习过程”过程，以最佳利用计算资源并防止机器人损坏自身。为了确保仿真结果与硬件平台的行为相匹配，我们引入并验证了兼容执行系统的准确模型。通过执行下蹲跳和动态步态（如跑步小跑，叉脚和包围步态），在扭矩可控四足机器人StarlETH上通过实验验证了该方法。

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