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This paper describes a walking algorithm for a quadruped robot capable of adapting to environments with varying slopes and external impacts. The proposed walking algorithm consists of two main components: a torso balance controller and a gait pattern generator. The torso balance controller derives stabilization torque against disturbances through state feedback control using an inverted pendulum model, and optimizes the vertical ground reaction forces of each leg using Quadratic Programming (QP) to generate this torque. The gait pattern generator continuously generates the trajectories of each leg and the center of mass based on analyzed data from various gaits using a preview controller in accordance with the walking speed. A transition module is added to the integrated walking control framework to ensure that the torso balance controller and gait pattern generator operate smoothly without interference. Ultimately, walking experiments in environments with ground inclinations, ground obstacles, and external impacts were conducted using the torque-controlled quadruped robot “PongBot,” developed for this research, to verify the performance of the proposed walking control framework.
목차
1. 서론
2. 4족 보행 로봇 PongBot
3. 몸통 균형 제어
4. 보행 패턴 생성
5. 보행 제어 프레임워크
6. 실험적 검증
7. 결론
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