Design And Implementation Of A Bipedal Walking Algorithm For Nao Humanoid Robots
Summary:
In this thesis, we proposed a signal-based omni-directional bipedal walking algorithm which will be used in humanoid robot soccer domain. We generate a central periodic signal which is used to synchronize other signals in the system. In order to model the system more clearly, we divide the main motion into four di ? erent components and each component is represented with a signal. While modeling the locomotion system, we tried keeping it as much parametric as possible. Hence, it is possible to change the characteristics of the motions. In addition to the implementation of the bipedal walking algorithm, an optimization algorithm, Evolutionary Strategies is used to ? nd the optimal parameters to the locomotion system. The aim of the system constitutes the ? tness function of the optimization algorithm: reach the destination point as quick as possible. As a result of this work, we could achieve a parametric omni-directional bipedal walking algorithm on Aldebaran Nao Humanoid robots and optimize the parameters in both simulation and real world environments with di ? erent population sizes. Although a signi ? cant improvement is achieved for the simulation environment, it works as a ? ne-tuning process in real world experiment. In addition to the di ? erences for simulation and real world environment, we analyzed the e ? ects of population size on the training procedure. Training with bigger population sizes makes a deeper search and although its average ? tness value increases slowly, overall best ? tness value increases rapidly.
Özet:
Bu tezde insansı robotların futbol oynayabilmeleri için kullanılmak üzere sinyal-tabanlı çok yönlü iki ayaklı yürüme algoritması önerildi. Sistemin diğer sinyallerini senkronize etmek için kullanılan periyodik bir sinyal oluşturulmaktadır. Sistemi daha net bir şekilde modelleyebilmek için sistemi dört farklı mekanizmaya böldükc ve her mekanizmayı birer sinyalle ifade ettik. Hareket sistemini modellerken, sistemi mümkün olduğunca parametrik tutmaya çalıştık. Böylece mekanizmaların karakteristik özellikleri değiştirilebilir bir hal aldı. İki ayaklı yürüme algoritmasına ek olarak Evrimsel Stratejiler yöntemi yürüme algoritmasının en düzgün parametrelerinin bulunması için kullanıldı. Yürüme modülünün amacı olan belirli bir noktaya daha kısa zamanda ulaşmak optimizasyon sürecinde kullanılacak olan iyilik fonksiyonunun kriteri olarak alındı. Bu çalışmamızın sonucunda Aldebaran Nao insansı robotları için parametrik çok-yönlü iki ayaklı yürüme algoritması elde etmenin yanında, yürüyüş parametrelerini hem benzetim hem de gerçek dünya ortamı için farklı nüfus değerleri kullanarak optimize ettik. Her ne kadar benzetim ortamında çok ciddi bir ilerleme etmiş olsak da, gerçek dünya deneylerinde sadece ince ayar yapılmış oldu. Benzetim ve gerçek dünya ortamları arasında farkların yanı sıra nüfus büyüklüğünün eğitim prosedürünü de inceledik. Kalabalık popülasyonların kullanıldığı deneyler daha ayrıntılı bir araştırma yapmaktadır ve her ne kadar ortalama iyilik değerleri çok yavaş yükselse de o ana kadar elde edilmiş en yüksek iyilik değerinde çok hızlı bir artış gözlenmektedir.