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전상현 (서울과학기술대학교) 권나현 (서울과학기술대학교) 하성민 (서울과학기술대학교) 김정엽 (서울과학기술대학교)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제30권 제10호
발행연도
2024.10
수록면
1,139 - 1,146 (8page)
DOI
10.5302/J.ICROS.2024.24.0140

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This paper proposes a walking strategy that integrates Model Predictive Control (MPC) and Whole-Body Control (WBC) based on a single rigid body model. Additionally, it develops and utilizes a novel state estimator based on LSTM deep learning instead of the commonly used Kalman filter–based state estimator. MPC and WBC are methods that enable walking robots to perform various tasks without falling. Therefore, this study uses MPC based on a single rigid body model to derive the optimal ground reaction force. Subsequently, in WBC, constraints are added to satisfy robot dynamics equations and track the optimal ground reaction force. Finally, through WBC, the optimal joint torque is computed considering whole-body floating dynamics and optimal ground reaction forces. All of these computations are performed based on the newly developed deep learning–based state estimator. The proposed control strategy is validated through Gazebo simulation using a quadruped walking robot, Go2.

목차

Abstract
I. 서론
II. 보행 제어 전략
III. 시뮬레이션 및 비교 결과
IV. 결론
REFERENCES

참고문헌 (14)

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