Vision based control for Humanoïd robots
Commande référencée vision pour les robots humanoïdes
Résumé
This paper presents a visual servoing scheme to control humanoid dynamic walk. Whereas most of the existing approaches follow a perception-decision-action scheme, we hereby introduce a method that uses the on-line information given by an on-board camera. This close looped approach allows the system to react to changes in its environment and adapt to modelling error. Our approach is based on a new reactive pattern generator which modifies footsteps, center of mass and center of pressure trajectories at the control level for the center of mass to track a reference velocity. In this workshop, we present three ways of servoing dynamical humanoïd walk : a naïve one that compute a reference velocity using a visual servoing control law, a second one that takes into account the sway motion induced by the walk and an on going work on vision predictive control that directly introduces the visual error in the cost function of the pattern generator. The two first approaches have been validated on the HRP-2 robot. These close loop approaches give a more accurate positioning than the one obtained when executing a planned trajectory especially when rotational motion are involved.
Cet article présente un schéma d'asservissement visuel pour contrôler la marche dynamique d'un humanoïde. Alors que la plupart des approches existantes suivent un schéma perception-décision-action, nous introduisons ici une méthode qui utilise les informations en ligne fournies par une caméra embarquée. Cette approche en boucle fermée permet au système de réagir aux changements dans son environnement et de s'adapter aux erreurs de modélisation. Notre approche est basée sur un nouveau générateur de modèles réactifs qui modifie les trajectoires des pas, du centre de masse et du centre de pression au niveau de la commande pour que le centre de masse suive une vitesse de référence. Dans cet atricle, nous présentons trois façons d'asservir la marche dynamique d'un humanoïde : une approche naïve qui calcule une vitesse de référence en utilisant une loi de contrôle visuelle, une seconde qui prend en compte le mouvement de balancement induit par la marche et un travail en cours sur le contrôle prédictif de la vision qui introduit directement l'erreur visuelle dans la fonction de coût du générateur de motifs. Les deux premières approches ont été validées sur le robot HRP-2. Ces approches en boucle fermée donnent un positionnement plus précis que celui obtenu lors de l'exécution d'une trajectoire planifiée, en particulier lorsque des mouvements de rotation sont impliqués.
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