Collaborative Research: Intelligent and Agile Robotic Legged Locomotion in Complex Environments: From Planning to Safety and Robust Control

协作研究:复杂环境下智能敏捷的机器人腿式运动:从规划到安全和鲁棒控制

基本信息

  • 批准号:
    1923239
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 34.19万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Standard Grant
  • 财政年份:
    2019
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2019-09-01 至 2023-08-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

This project will advance the progress of science, national prosperity and welfare, by enhancing walking capabilities of robotic systems. While legged robots are becoming more mechanically sophisticated, their agility, dexterity, and dynamic stability are still far from capabilities of their biological counterparts (such as animals and humans) in real world situations. The overarching goal of this project is to create a formal foundation to enable intelligent and fast motion planning, safety, and robust control for a multitude of agile behaviors of autonomous legged machines in real-world situations. This research will have broad societal impact through seamless integration of control theory, optimization, and intelligence to enable ubiquitous use of increasingly sophisticated robots. Such robots will be able to effectively assist, or serve as remote extensions of, humans in situations of extreme danger, such as industrial accidents and natural disasters. The integrated educational plan will have broad impact by designing new courses. STEM-based outreach initiative for K-12 students, teachers, and under-represented minorities, and engagement of undergraduate students in research.The project will advance knowledge in the largely unexplored field of intelligent and robust legged locomotion through key innovations in controls and analysis. Intelligent and fast motion planning algorithms, based on hybrid systems theory, optimization, and perception, will be created for dynamical models of legged locomotion in complex environments. The project will address the synthesis of robust-optimal controllers, based on nonlinear control and matrix inequalities, for agile and dexterous locomotion. It will also create safety-critical control algorithms, based on set invariance and quadratic programming, for real-world implementation of robust controllers that guarantee obstacle avoidance in unknown environments. To bridge the gap between theory and implementation, this research will transfer the theoretical innovations into practice through experiments with two advanced quadrupedal and bipedal robots in researchers' laboratories at Virginia Tech and Caltech sites.This award reflects NSF's statutory mission and has been deemed worthy of support through evaluation using the Foundation's intellectual merit and broader impacts review criteria.
该项目将通过增强机器人系统的行走能力来推动科学进步、国家繁荣和福利。虽然腿式机器人在机械上变得越来越复杂,但它们的敏捷性、灵巧性和动态稳定性仍然远远低于现实世界中的生物机器人(例如动物和人类)的能力。该项目的总体目标是创建一个正式的基础,以实现智能和快速的运动规划、安全性和鲁棒控制,以实现现实世界中自主腿式机器的多种敏捷行为。这项研究将通过控制理论、优化和智能的无缝集成产生广泛的社会影响,使日益复杂的机器人得到普遍使用。此类机器人将能够在工业事故和自然灾害等极端危险的情况下有效地协助人类,或作为人类的远程延伸。综合教育计划将通过设计新课程产生广泛影响。针对 K-12 学生、教师和弱势群体的基于 STEM 的推广计划,以及本科生参与研究。该项目将通过控制和分析方面的关键创新,推进智能和稳健的腿部运动这一尚未探索的领域的知识发展。基于混合系统理论、优化和感知的智能快速运动规划算法将为复杂环境中的腿式运动动态模型创建。该项目将基于非线性控制和矩阵不等式,解决鲁棒最优控制器的综合问题,以实现敏捷灵巧的运动。它还将创建基于集合不变性和二次规划的安全关键控制算法,用于实际实现鲁棒控制器,保证在未知环境中避障。为了弥合理论与实施之间的差距,这项研究将通过在弗吉尼亚理工大学和加州理工学院研究人员实验室中对两台先进的四足和双足机器人进行实验,将理论创新转化为实践。该奖项反映了 NSF 的法定使命,并被认为是值得的通过使用基金会的智力优势和更广泛的影响审查标准进行评估来提供支持。

项目成果

期刊论文数量(39)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
From Bipedal Walking to Quadrupedal Locomotion: Full-Body Dynamics Decomposition for Rapid Gait Generation
从双足行走到四足运动:用于快速步态生成的全身动力学分解
Model-Dependent Prosthesis Control with Interaction Force Estimation
具有相互作用力估计的模型相关假肢控制
Preference-Based Learning for User-Guided HZD Gait Generation on Bipedal Walking Robots
双足步行机器人上用户引导的 HZD 步态生成的基于偏好的学习
Toward a Data-Driven Template Model for Quadrupedal Locomotion
面向四足运动的数据驱动模板模型
  • DOI:
    10.1109/lra.2022.3184007
  • 发表时间:
    2022-07
  • 期刊:
  • 影响因子:
    5.2
  • 作者:
    Fawcett, Randall T.;Afsari, Kereshmeh;Ames, Aaron D.;Hamed, Kaveh Akbari
  • 通讯作者:
    Hamed, Kaveh Akbari
Robust Disturbance Rejection for Robotic Bipedal Walking: System-Level-Synthesis with Step-to-step Dynamics Approximation
双足机器人行走的鲁棒干扰抑制:具有逐步动力学近似的系统级综合
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