Robust nonlinear state estimation for humanoid robots
Authors: Πιπεράκης Στυλιανός 
Published: September 2021

Η εκτίμηση του Κέντρου Μάζας (CoM) διαδραματίζει κρίσιμο ρόλο στη ρομποτική βάδιση. Οι περισσότεροι σχεδιαστές κίνησης και ελεγκτές βάδισης πραγματικού χρόνου υποθέτουν ότι η θέση και η ταχύτητα του CoM είναι διαθέσιμες για ανατροφοδότηση ανά πάσα στιγμή. Σε αυτή τη διατριβή παρουσιάζουμε έναν από τους πρώτους τρισδιάστατους εκτιμητές κατάστασης CoM για το περπάτημα των ανθρωποειδών ρομπότ. Ο προτεινόμενος εκτιμητής συνδυάζει αποτελεσματικά τις μετρήσεις από αισθητήρες πίεσης στα πόδια, κωδικοποιητές στις αρθρώσεις και αδρανειακής μονάδας (IMU) στο σώμα με ένα Εκτεταμένο Φίλτρο Κάλμαν (EKF) για την ακριβή εκτίμηση τόσο της θέσης και της ταχύτητας του CoM αλλά και των εξωτερικών δυνάμεων που δρουν πάνω σε αυτό. Επιπλέον, λαμβάνει υπόψιν την ανωμαλότητα του εδάφους και την στροφορμή του σώματος με αποτέλεσμα να συνδυάζει το μετωπικό με το πλευρικό επίπεδο κίνησης, χωρίς να βασίζεται σε αισθητήρες δύναμης / ροπής (F/T) στα πόδια. Ωστόσο, είναι κοινή πρακτική να επιχειρείται η μετατροπή των μετρήσεων σε ένα αδρανειακό σύστημα αναφοράς ώστε η εκτίμηση του CoM να γίνεται σε σχέση με αυτό. Κατά συνέπεια, για την επίτευξη του παραπάνω είναι υποχρεωτικό να συνεκτιμηθούν η βάση και το πόδι στήριξης του ρομπότ. Για το σκοπό αυτό, επεκτείνουμε έναν καθιερωμένο στη βιβλιογραφία εκτιμητή αιωρούμενης μάζας με τη δυναμική του ποδιού στήριξης χρησιμοποιώντας μετρήσεις κινηματικής και αδρανειακής μονάδας με το Φίλτρο Κάλμαν Σφάλματος Κατάστασης (ESKF) για την κατάλληλη διαχείριση της υπερ-παραμετροποίησης των περιστροφών. Με αυτό το τρόπο, δημιουργείται ένα σύστημα σειριακής εκτίμησης κατάστασης που αποτελείται από έναν εκτιμητή βάσης και έναν εκτιμητή CoM το οποίο ονομάζουμε State Estimation RObot Walking (SEROW). Επιπλέον, για να διορθώσουμε την κινηματική απόκλιση που προκαλείται από την ολίσθηση των ποδιών κατά το περπάτημα, χρησιμοποιούμε μετρήσεις Οπτικής Οδομετρίας (VO) και/ή Οδομετρίας LIDAR (LO). ∆υστυχώς, τέτοιες μετρήσεις υποφέρουν από ακραίες τιμές σε ένα δυναμικό περιβάλλον, αφού κατά τον υπολογισμό τους χρησιμοποιείται η υπόθεση ότι μόνο το ρομπότ βρίσκεται σε κίνηση και ο κόσμος γύρω του είναι στατικός. Για αυτό το λόγο, εισάγουμε το Σθεναρό Γκαουσιανό Φίλτρο Κάλμαν Σφάλματος Κατάστασης (RGESKF) για την αυτόματη ανίχνευση και απόρριψη των ακραίων μετρήσεων. Το προτεινόμενο φίλτρο δεν βασίζεται σε πρότερη γνώση σχετικά με τις κατανομές των μετρήσεων και δεν χρησιμοποιεί ειδικά ρυθμισμένα κατώφλια. Ως εκ τούτου, το SEROW γίνεται ένα σθεναρό σύστημα εκτίμησης κατάστασης, κατάλληλο για δυναμικά ανθρώπινα περιβάλλοντα. Προκειμένου να ενισχυθούν περαιτέρω οι ερευνητικές προσπάθειες, το SEROW δίνεται ελεύθερα στη ρομποτική κοινότητα ως ένα πακέτο ROS/C++ ανοικτού κώδικα. Τα σύγχρονα συστήματα ελέγχου και εκτίμησης κατάστασης ανθρωποειδών ρομπότ υποθέτουν ότι η κατάσταση επαφής ποδιών-εδάφους είναι γνωστή εκ των προτέρων. Η ανίχνευση τέτοιων επαφών είναι ένα σημαντικό και σε μεγάλο βαθμό ανεξερεύνητο θέμα στη σύγχρονη ρομποτική έρευνα. Σε αυτή τη διατριβή, διατυπώνουμε μια ευρύτερη ερώτηση: σε ποια φάση βάδισης βρίσκεται το ρομπότ; Προς το σκοπό αυτό, προτείνουμε ένα ολιστικό πλαίσιο βασισμένο σε μη-επιβλεπόμενη μάθηση από δεδομένα ιδιοδεκτικής αίσθησης που αντιμετωπίζει με ακρίβεια και αποτελεσματικότητα αυτό το πρόβλημα. Συγκεκριμένα, ανιχνεύουμε με ακρίβεια μια από τις τρεις φάσεις βάδισης, την Αριστερή Υποστήριξη (LSS), την ∆ιπλή Υποστήριξη (DS) και τη ∆εξιά Υποστήριξη (RSS), χρησιμοποιώντας μετρήσεις από κωδικοποιητές, IMU και F/T. Αρχικά, πραγματοποιείται μείωση των διαστάσεων με Ανάλυση Κύριων Στοιχείων (PCA) ή με αυτόματους κωδικοποιητές ώστε να εξαχθούν χρήσιμα χαρακτηριστικά, μια συμπαγής αναπαράσταση και να μειωθεί ο θόρυβος στα δεδομένα. Στη συνέχεια, πραγματοποιείται μια ομαδοποίηση στον χώρο χαμηλών διαστάσεων με Γκαουσιανά Μοντέλα Μίγματος (GMMs). Ως αποτέλεσμα λαμβάνονται τρία πυκνά συμπλέγματα που αντιστοιχούν στις φάσεις της βάδισης. Αυτό σημαίνει ότι η δυναμική της φάσης του βαδίσματος είναι χαμηλής διάστασης το οποίο λειτουργεί ως άλλη μια ένδειξη στο ότι ολόκληρη η διαδικασία της βάδισης είναι χαμηλής διάστασης. Επιπλέον, δεδομένου ότι το προτεινόμενο πλαίσιο χρησιμοποιεί μετρήσεις από αισθητήρες που είναι συνήθως διαθέσιμοι στα σημερινά ανθρωποειδή ρομπότ, προσφέρουμε στη ρομποτική κοινότητα το Gait-Phase Estimation Module (GEM), μια ανοικτού κώδικα εφαρμογή σε ROS/Python. Το SEROW και το GEM έχουν αξιολογηθεί ποσοτικά και ποιοτικά αναφορικά με την ακρίβεια και την αποδοτικότητα τους τόσο σε προσομοίωση όσο και σε πραγματικές συνθήκες. Αρχικά, χρησιμοποιήθηκε ένα προσομοιωμένο ρομπότ στο MATLAB και το ανθρωποειδές ρομπότ Valkyrie της NASA στο ROS/Gazebo για να τεκμηριωθούν τα προτεινόμενα σχήματα στο βάδισμα πάνω σε ανομοιόμορφο/ανώμαλο έδαφος. Στη συνέχεια, τα προτεινόμενα σχήματα ενσωματώθηκαν στο α) μικρού μεγέθους ανθρωποειδές ρομπότ NAO v4.0 και β) στο πλήρους μεγέθους ανθρωποειδές WALK-MAN v2.0 για περεταίρω πειραματική επικύρωση. Με το NAO, το SEROW εφαρμόστηκε στο ρομπότ για να παράσχει την απαραίτητη ανατροφοδότηση στον σχεδιασμό της κίνησης και τη σταθεροποίηση του βηματισμού σε πραγματικό χρόνο. Με αυτό το τρόπο επιτεύχθηκε πολυκατευθυντική βάδιση ακόμη και σε εξωτερικά/ανομοιογενή εδάφη. Επιπλέον, το SEROW χρησιμοποιήθηκε στον σχεδιασμό βημάτων για την πλοήγηση και επίσης στο Visual SLAM με το ίδιο ρομπότ. Όσον αφορά το WALK-MAN v2.0, το SEROW εφαρμόστηκε με δεδομένα κινηματικής, αδρανειακής μονάδας και F/T για να παρέχει ανατροφοδότηση βάσης και CoM σε πραγματικό χρόνο. Στην εκτίμηση λήφθηκε υπόψη και το VO για την διόρθωση της κινηματικής απόκλισης κατά το περπάτημα. Με αυτό το τρόπο διευκολύνεται σημαντικά ο πιθανός σχεδιασμός βημάτων. Τέλος, το GEM χρησιμοποιήθηκε επίσης για την εκτίμηση της φάσης της βάδισης στο δυναμικό περπάτημα του WALK-MAN. Συνοψίζοντας, σε αυτή τη διατριβή προτείνεται ένας σθεναρός μη-γραμμικός εκτιμητής κατάστασης για το βάδισμα ανθρωποειδών ρομπότ. Παρόλα αυτά, το προτεινόμενο σύστημα μπορεί εύκολα να επεκταθεί και σε άλλους τύπους ρομπότ με πόδια, όπως τα τετράποδα, μιας και διαθέτουν τις ίδιες βασικές αρχές κίνησης.