Robotic locomotion combining central pattern generators and reflexes

Abstract

Locomotion of quadruped robots has not yet achieved the harmony, flexibility, efficiency and robustness of its biological counterparts. Therefore, the development of bioinspired controllers seems to be a good and robust way to obtain an efficient and robust robotic locomotion, mimicking their biological counterparts. Taken this matter into consideration, this thesis addresses the development of bio-inspired controllers based on the bio-inspired concepts of Central Pattern Generators (CPGs) and reflexes, implemented in the simulated Oncilla quadruped robot. Two bio-inspired controllers were developed in order to generate stable and robust locomotion on uneven terrains. Firstly, a reflex controller that has to be capable of generating locomotion in a quadruped robot, based on sensory information that results from the interplay between robot and environment. Secondly, a hybrid controller that combines CPGs and reflexes, thus exploring the advantages of the pure feedforward and feedback approaches. The hybrid controller is more resilient to external perturbations and more robust to noise, thus improving the overall performance. The results show that the reflex controller is capable of producing stable quadruped locomotion with a regular stepping pattern. Furthermore, it proved to be able to deal with slopes without changing the parameters and with small obstacles, overcoming them successfully. The hybrid controller improved the robot’s behavior by increasing its stability, harmony and displacement in the majority of the experiments. Moreover, the stepping patterns become more regular due to the inclusion of the feedforward component in the system. This combination enables to increase robustness to sensor imperfections and to anticipate the robot’s motor actions. This research’s main contribution to knowledge is based on the hybrid controller, which presents an innovative approach. CPGs have a different interpretation. They are no longer used to generate oscillatory signals to produce feedforward motor commands, but rather to assist the decoding of sensory information. Since they work as motor actions’ predictors, they improve the Oncilla’s walking behavior.

A locomoção dos robôs quadrúpedes ainda não atingiu a harmonia, flexibilidade, eficiência e robustez dos seus equivalentes biológicos, por isso, o desenvolvimento de controladores bio inspirados parece ser uma maneira boa e robusta de obter uma locomoção eficiente, imitando os seus equivalentes biológicos. Assim, esta tese aborda o desenvolvimento de controladores bio inspirados baseados em conceitos bio inspirados de Geradores de Padrões Centrais (CPGs) e reflexos, implementados no simulador do robô quadrúpede Oncilla. Dois controladores bio inspirados foram desenvolvidos com o objetivo de gerar locomoção estável e robusta em terrenos irregulares. Em primeiro lugar, um controlador de reflexos capaz de gerar locomoção num robô quadrúpede, com base em informação sensorial que resulta da interação entre robô e ambiente. Em segundo lugar, um controlador híbrido que combina CPGs e reflexos, explorando, deste modo, as vantagens das abordagens de feedback e feedforward. O controlador híbrido é mais resiliente a perturbações externas e mais robusto ao ruído, melhorando assim o desempenho geral. Os resultados mostram que o controlador de reflexos é capaz de produzir uma locomoção quadrúpede estável com um padrão de marcha regular. Para além disso, provou ser capaz de lidar com rampas sem alterar os parâmetros e com pequenos obstáculos, superando-os com sucesso. O controlador híbrido melhorou o comportamento do robô, aumentando a sua estabilidade, harmonia e deslocamento frontal na quase totalidade das experiências. Para além disso, os padrões de marcha tornaram-se mais regulares devido à inclusão da componente de feedforward no sistema. Esta combinação permite aumentar a robustez às imperfeições dos sensores e antecipar as ações motoras do robô. A principal contribuição desta tese para o conhecimento científico está relacionada com o controlador híbrido, que apresenta uma abordagem inovadora. No caso particular dos CPGs, estes não são mais usados para gerar sinais oscilatórios que produzem comandos motores, mas sim para ajudar na descodificação das informações sensoriais. Uma vez que prevêem as ações motoras, os CPGs melhoram a locomoção do robô Oncilla.