टॉर्क नियंत्रित चौपायी रोबोटों के लिए बल आधारित पैरापार योजना और आभासी मॉडल नियंत्रण के साथ पथ योजना

हम अत्यंत चुनौतीपूर्ण क्षेत्र में चौपाई गतिशीलता के लिए एक ढांचा प्रस्तुत करते हैं जहाँ उपयुक्त फुटहोल्ड का चयन व्यवहार की सफलता के लिए महत्वपूर्ण है। हम एक पथ योजना दृष्टिकोण का उपयोग करते हैं जो DARPA लर्निंग लोकोमोशन चुनौती के परिणामों के साथ कई समानताएँ साझा करता है और इसे अधिक लचीलापन और बढ़ी हुई स्थिरता की अनुमति देने के लिए विस्तारित करते हैं। निष्पादन के दौरान हम एक ऑनलाइन बल आधारित फुटहोल्ड अनुकूलन तंत्र शामिल करते हैं जो पर्यावरण की अनुभव की गई स्थिति के अनुसार नियोजित गति को अपडेट करता है। इस तरह, हम अपने सिस्टम की सक्रिय अनुपालन का दोहन करते हैं ताकि पर्यावरण के साथ सुचारू रूप से बातचीत कर सकें, भले ही इसे गलत तरीके से अनुभव किया गया हो या यह गतिशील रूप से बदल रहा हो, और नियोजित पथ को ऑन-द-फ्लाई अपडेट करें। साथ में हम एक आभासी मॉडल नियंत्रक का उपयोग करते हैं जो फीड-फॉरवर्ड टॉर्क प्रदान करता है जिससे अन्यथा बहुत कठोर रोबोटिक सिस्टम पर अत्यधिक अनुपालन व्यवहार के साथ बढ़ी हुई सटीकता प्राप्त होती है। हम एक उच्च प्रदर्शन वाले टॉर्क नियंत्रित चौपायी रोबोट द्वारा प्रदान की गई सभी लाभों का पूरा सेट लेते हैं और बढ़ती कठिनाई के प्रयोगात्मक परीक्षणों के सेट पर अपने दृष्टिकोण के लचीलापन और स्थिरता का प्रदर्शन करते हैं।