Madrid, España
La alta dimensionalidad y no linealidad hacen del modelado y el control del equilibrio de un robot humanoide bípedo un proceso complejo y difícil. Para controlar el robot en tiempo real se necesitan modelos cinemáticos y dinámicos simplificados. El modelo del Péndulo Invertido Lineal (LIPM) es uno de los modelos simples más utilizados en el control del equilibro. Sin embargo, este modelo introduce errores de aproximación que se añaden a las imprecisiones inherentes del robot. Este trabajo presenta un nuevo modelo basado en el LIPM, llamado modelo Dinámico del Péndulo Invertido Lineal (DLIPM), que minimiza el error y reduce las oscilaciones. Esto es debido a que planifica el comportamiento del robot con respecto a cambios en el estado del equilibro dado por el Punto de Momento Cero (ZMP). Además, se han realizado experimentos que consisten en perturbaciones en el equilibrio utilizando ambos modelos de péndulo invertido para dos robots distintos: TEO, de la Universidad Carlos III de Madrid y REEM-C, de PAL Robotics. Los resultados muestran que las respuestas ante perturbaciones de equilibro utilizando el modelo DLIPM son más precisas y muestran menos oscilaciones en ambos robots.
Due to the high dimensionality and nonlinearity, modeling and balance control design of a humanoid biped robot is a complex and challenging process. Real-time control requires simplified kinematic and Dynamic models. The Linear Inverted Pendulum Model (LIPM) is one of the most used simplified models for balance control. However, this model adds approximation errors to the inherent inaccuracies of the robot. The Dynamic Linear Inverted Pendulum Model (DLIPM) reduces the error and minimizes the oscillations since it plans the robot’s behavior to changes in the balance status given by the Zero Moment Point (ZMP). In this work, TEO, from Univerisity Carlos III, and REEM-C from PAL Robotics have been subjected to balance perturbations using both inverted pendulum models. Results show that the responses of both robots with respect to balance perturbations are more precise and have fewer oscillations using the DLIPM model.
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