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Theses Year : 2012

Model predictive control of a humanoid robot

Commande prédictive d'un robot humanoïde

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Abstract

The range of motions that humanoid robots are able to realize is strongly limited by inherent dynamical constraints so that any control law that does not consider these limitations, in one way or another, will fail to avoid falling. The Model Predictive Control (MPC) technique is capable of handling constraints on the state and the control explicitly, which makes it highly apt for the control of walking robots.We begin by unveiling the specific structure of these constraints, stressing especially the impor- tance of the supports on the ground. We give thereupon a sufficient condition for keeping balance and formulate an MPC law that complies with it. This formulation serves us then for the design of practicable controllers capable of more efficient and more robust control of humanoid robots.
L'étendue des mouvements que les robots humanoïdes peuvent réaliser est fortement limitée par des contraintes dynamiques. Une loi de commande qui ne prend pas en compte ses res- trictions, d'une manière ou autre, ne va pas réussir d'éviter une chute. La Commande Prédictive est capable de considérer les contraintes sur l'état et le contrôle de manière explicite, ce qui la rend particulièrement appropriée pour le contrôle des mouvements des robots marcheurs.Nous commençons par dévoiler la structure spécifique de ces contraintes, démontrant notamment l'importance des appuis au sol. Nous développons ensuite une condition suffisante pour l'évitement d'une chute et nous proposons une loi de commande prédictive qui y réponde. Cette formulation nous sert ensuite pour la conception des contrôleurs pratiques, capables d'un contrôle plus efficace et plus robuste des robots marcheurs humanoïdes.
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Dates and versions

pastel-01038025 , version 1 (23-07-2014)

Identifiers

  • HAL Id : pastel-01038025 , version 1

Cite

Andrei Herdt. Model predictive control of a humanoid robot. Other. Ecole Nationale Supérieure des Mines de Paris, 2012. English. ⟨NNT : 2012ENMP0113⟩. ⟨pastel-01038025⟩
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