Realizzazione di un controllore per la stabilizzazione del tronco di robot quadrupedi e integrazione con una rete di Central Pattern Generators

Abstract

I robot bioispirati dotati di arti sono oggetto di studio da tempo poiché permettono un facile paragone con i sistemi biologici a cui si ispirano. In particolare, nella tesi ci si focalizza su un sistema di controllo della locomozione, che emula (almeno parzialmente) il sistema nervoso articolato su più livelli di un vertebrato quadrupede. Al livello più elevato si ha un controllore centralizzato che emula l’azione del sistema nervoso centrale (SNC). A livello inferiore si ha un Central Pattern Generator (CPG), che (tramite modulazione da parte del sistema nervoso centrale) fornisce il ritmo locomotorio adeguato al contesto in cui il robot si trova. Nel corso degli anni sono stati esplorati diversi metodi per il controllo del movimento dei robot, che privilegiano a volte la precisione, altre volte la minore complessità computazionale. In questa tesi si propone un controllore articolato su due livelli, che utilizza la decomposizione in valori singolari (o SVD, acronimo di Singular Value Decomposition) per bilanciare questi aspetti. In particolare, si utilizza la SVD per combinare un controllore di un modello virtuale di robot (Virtual Model Control), sviluppato per stabilizzare il tronco del robot, con un CPG. La validità del controllore è stata verificata in modo preliminare mediante simulazioni nell'ambiente Webots, variando l'irregolarità del terreno e il peso associato ai due livelli del controllo.

Bio-inspired robots equipped with limbs have been studied for a long time, as they allow for easy comparisons with the biological systems they are modeled after. This thesis focuses on a locomotion control system that emulates (at least partially) the multi-level nervous system of a quadruped vertebrate. At the highest level, there is a centralized controller that mimics the action of the central nervous system (CNS). At the lower level, there is a Central Pattern Generator (CPG) that, modulated by the central nervous system, provides the locomotor rhythm appropriate to the robot’s context. Over the years, various methods have been explored for controlling the movement of robots, sometimes prioritizing precision, while at other times, minimizing computational complexity. This thesis proposes a two-level controller that uses Singular Value Decomposition (SVD) to balance these aspects. Specifically, the SVD is used to combine a controller for a virtual model of the robot (Virtual Model Control), developed to stabilize the robot's trunk, with a CPG. The controller's effectiveness was preliminarily verified through simulations in the Webots environment, by varying the terrain irregularity and the weighting of the two control levels.