論文概要

• published: January 2018
• DOI: 10.1109/ICRA.2018.8461013
• ISSN: 10504729
• 論文リンク: http://biorobotics.ri.cmu.edu/papers/paperUploads/ICRA2018_InertialCPG.pdf
  
  

著者は何を達成したの？

• 慣性フィードバックを利用したCentral Pattern Generator(CPG)モデルを提案
  • 慣性データ（3次元の速度、角速度）のみを利用
  • 険しい道や坂道でも安定して歩行できる
  • 本体の姿勢が、従来モデルに比べかなり安定する
  • 簡単なパラメータ調節で、別のロボットに適用できる
• 実際の六脚ロボットを使い、解析を行った

この手法のキーポイントは何？

• 慣性フィードバックを含んだCPGモデル

自分の研究にどう役立つか？

• 多足ロボットを作るときに便利

次に読む論文は？

• [A. Sproewitz, et. al: Oncilla robot: a light-weight bio-inspired quadruped robot for fast locomotion in rough terrain](Oncilla robot: a light-weight bio-inspired quadruped robot for fast locomotion in rough terrain)

結果

歩行速度

斜面における歩行速度を従来手法（Open-Loop）と比較した実験結果です。
それぞれの手法で、5回実験を行い、グレーの結果が各手法の標準偏差です。

従来手法に比べて、提案手法の歩行速度が上回っていることがわかります。

歩行速度と斜面角

斜面の角度を変えたときに、歩行速度の変化を示したグラフです。
前節と同様に、赤が従来手法、青が提案手法です。

従来手法では、斜面角が10度を超えたあたりから、登れなくなっているのがわかります。

一方、提案手法では、斜面角が大きくなっても安定した動作をしていることがわかります。
また、25度では登れていませんが、これは床との摩擦力の限界らしいです。

まとめ

CPGモデルを利用することで、汎用性が高い安定歩行手法を提案した論文でした。
フィードバックが慣性データだけなので、IMUセンサだけで実現できるのも使いやすいですね！

誤解や記述ミスなどもあるかと思いますが、コメント欄から指摘してもらえるとありがたいです！

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