La locomoción bípeda es una característica natural del ser humano utilizada para desplazarse
en su entorno. Sin embargo, para un robot bípedo es muy difícil imitar estos
movimientos debido a las grandes diferencias cinemáticas y dinámicas entre ambos.
Por tal razón, en este trabajo de investigación se propone un método para adaptar las
trayectorias de marcha de un ser humano a un robot bípedo. Para lograrlo, primero se
realizaron experimentos con dos sistemas distintos de captura de movimiento para obtener
las trayectorias articulares de la marcha humana. Después, se estudió la generación de patrones
de marcha mediante dos enfoques: patrón de marcha basado en el modelo cart-table
y por optimización. En este último enfoque se consideran dos vertientes. En el primero
se hace la optimización de la norma euclidiana del torque. En el segundo, las trayectorias
obtenidas mediante captura de movimiento sirven como entrada a un generador de trayectorias
off-line, llamado filtro dinámico en el que se tienen en cuenta las restricciones
cinemáticas y dinámicas necesarias para impedir que el robot caiga mientras camina.
Una vez se calculan las trayectorias de marcha estables para el robot, obtenidas por tres
métodos: modelo cart-table, optimización de torques y el filtro dinámico, estas se compararon
mediante dos índices de desempeño que evalúan el consumo energético de los
actuadores del robot. El filtro presenta la ventaja de una menor carga computacional frente
al método de optimización de torques, aunque éste es el que consume la menor cantidad
de energía. Para validar las trayectorias se desarrolló al interior de la Universidad del Cauca
un simulador para el robot Bioloid Premium kit basado en el entorno V-Rep y después
se implementaron sobre el robot real.
A pesar de que la generación de trayectorias se lleva a cabo fuera de línea, el filtro dinámico
es una buena opción para generar trayectorias que permitan mantener la estabilidad
del robot. En el corto plazo se espera implementar el filtro dinámico para la generación
de trayectorias en línea, en un robot humanoide con dimensiones aproximadas a las de un
ser humano.
Bipedal locomotion is a natural characteristic of human beings used to move in their
environment. However, for a biped robot it is very difficult to imitate these movements
due to large kinematic and dynamic differences.
For this reason, in this research work, we propose a method to adapt the gaits trajectories
of a human being to a biped robot. To achieve this goal, first we made an experiments
with with two different motion capture systems to obtain the joint trajectories of human
walking. Then, we studied gait generator patterns, using two approaches: gait generator
pattern based on the cart-table model and optimization. In the latter approach considers
two aspects. First, it makes optimization of the Euclidean norm of torque. In the second,
the trajectories obtained by motion capture serve as input to a trajectory generator offline,
called dynamic filter that takes into account the kinematic and dynamic constraints
necessary to prevent the robot fall while walking.
Once stable motion trajectories are calculated for the robot, it was obtained by three
methods: model cart-table, torques optimization and dynamic filter, these were compared
with two performance index that assess the energy consumption of the actuators of the
robot. The filter has the advantage of a lower computational load versus torque optimization
method, although this is consuming the least amount of energy. To validate the
trajectories, it developed within the Universidad del Cauca a simulator for the robot Bioloid
Premium Kit based on the V-Rep environment. After, these were implemented on the
real robot.
Even though the motion generation is done offline, the dynamics filter is a good option for
making in automated way the trajectories generation. The next step will be to test the
dynamics filter in other humanoid robots and try to implement an online dynamics filter.