该研究提出了一种基于生物平衡点假设的控制方案,以提高大型足部机器人的运动稳定性。为实现大型六足机器人在不同户外地形上的稳定行走性能,建立了一种辅助腿模型,并提出了一种通过接触力优化来适应平衡点轨迹的方法。该模型较好地反映了机器人腿的运动状态与接触力之间的物理特性。


自适应方法根据系统的力平衡和变形反力对平衡点的轨迹进行修正。几个真正的田间试验的大型昆虫机器人行走在不同的地形进行了验证控制方案的有效性和可行性,这表明,生物启发弗可以应用于设计一个简单的线性控制器为一个大型,重型昆虫机器人提高动作的稳定性和适应性在未知的户外环境。本文以“Trajectory adaptation of biomimetic equilibrium point for stable locomotion of a large-size hexapod robot”为题于2020年11月22日发布于《Autonomous Robots》杂志上。

这六只腿的“螃蟹”机器人行走起来十分的稳定!


研究背景


在不连续的地形表面上,与轮式机器人相比,腿式机器人可以在如此具有挑战性的环境中获得显著的移动性优势。但到目前为止,有腿的机器人仍不如地球上有腿的动物灵活。不同类型腿机器人,特别是大型腿机器人的稳定、鲁棒运动控制仍然是一个重要的研究课题。


特别是对于大型腿式机器人,其结构的变形,即身体和腿的变形,以及显著的足部-地面冲击是不可忽视的,会极大地降低其行走性能,即运动稳定性和身体姿态,特别是在恶劣的地形上。


与小型腿型机器人相比,大型机器人由于惯性很大,很难恢复身体姿态,导致的不稳定性可能会进一步对机器人造成不可逆转的损害。因此,提高大型足形机器人的稳定运动能力是至关重要的。


腿机器人稳定运动控制的核心是如何正确控制腿的运动。这是困难的,因为机械的复杂性,冗余的自由度,未知的地形力学,等等。但是,尽管四肢的生物力学特性很复杂,有腿的生物仍然可以在事先对环境了解不多的情况下进行各种各样的活动。


受到有腿生物灵活运动的启发,以及对生物运动机制的理解和进一步应用,神经科学家通过对不同物种的长期观察和实验提出了许多建议。在所有的建议中,机械还原论和平衡点假设可能是与腿机器人控制最直接相关的。


虽然逆动力学模型在设计控制器时得到了学者们的广泛应用,但它可能不是解决机器人运动控制问题的最终关键。至少需要进一步突破两个限制。首先是建模的复杂性。现代机器人发展迅速。新的结构,如具有柔性关节的腿形机器人和冗余机械自由度(DOFs),对动力学建模过程提出了严峻的挑战。二是模型精度。


在具有挑战性的户外环境中,为大载重运输而开发的大型六足机器人如图所示。

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图为具有18个电驱动关节的大型六足机器人的整体结构


对于这样一个在不可预测的地形上行走的大型腿部机器人,在设计运动控制系统时,运动稳定性是至关重要的,需要首先考虑。与现有的小腿机器人相比,大尺寸六足机器人的质量和惯性,以及不可预测的地形条件,将导致两个小规模机器人罕见的重大问题。该研究简要介绍了影响机器人运动性能的两个问题。


1.机器人的变形:小腿机器人的质量通常较小,因此通常被视为纯刚性结构,即机器人的变形通常被忽略。但是对于研究者的大质量六足机器人来说,刚性构件假设已经不适用了,机器人的变形会对机器人的运动高度和姿态产生很大的影响,尤其是当机器人采用三条腿支撑机器人的三角形步态时。


2.机器人的脚与不可预测的地形之间的巨大接触影响:步行机器人移动的地形通常是不平坦和不可预测的。由于地形条件的不可预见性和机器人的大质量特性,机器人的脚与地形之间会产生很大的接触影响。接触冲击会显著破坏系统力平衡,这对于保证机器人的平衡行走起着重要的作用,机器人的姿态也会发生偏差。

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图为结构变形和大接触冲击引起的运动退化

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图为大型六足机器人的抽象柔性腿模型

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图为笛卡尔空间中基于EP修正方法的控制方案的简要结构


对于六足机器人来说,支撑脚,即站立阶段,是唯一与外界环境接触并驱动机器人运动的介质。因此,相互作用的接触力对于系统平衡的实现至关重要。然而,接触力总是受到未知地形的影响。机器人的脚与环境之间不可预测的交互动态关系,加上地形力学的复杂性,使得机器人的接触力难以直接控制。


不良的接触力分布可能导致一系列的后果,如脚部滑动,躯干上动量不平衡,甚至失去稳定性。为了解决这一问题,得到平衡系统运动,建立了一种接触力优化方法,对姿态相位EP轨迹进行实时修正。通过该修正方法,可以间接获得期望的接触力。

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图为六足机器人的一般运动状态及运动参数


为了验证该控制方案在改善行走性能和保证行走稳定性方面的有效性,在实际的大型六足机器人上进行了多个实验。首先,进行了一个常见的刚性平地步行实验,验证了该控制方案对机器人变形补偿的有效性。其次,通过人工软地形行走实验,验证了该控制方案在地形变形对抗和保持稳定行走姿态方面的优势。第三,进行了自然野外行走试验,验证了该控制方案的实际工程应用性能。

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图为运动学控制方案和逆动力学控制方案的简要结构:a运动学控制方案,以及b逆动力学控制方案


为了更好地说明EP控制方案对机器人步行性能的改善,在每次实验中,分别采用了运动学控制方案(WKC)和典型逆动力学控制方案(WID),并与EP控制方案(WEP)进行了比较。在前两个实验中,三种控制方案都没有采用特殊的接触检测方法。在第三次实验中,为了保证安全行走,采用了一种简单的接触检测方法。

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图为刚性平坦地形行走过程的快照

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图为通过刚性平地行走实验,机器人的身体姿态比较:a身体俯仰角度的比较,b车身滚角比较c身高比较

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图为垂直脚力比较:aWKC的垂直脚力比较,bWID的垂直脚力比较cWEP垂直脚力的比较

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图为人工软地形上行走的快照

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图为通过人工软地形行走实验,机器人的身体姿态比较:a车身俯仰角比较b身体滚角比较


与刚性平地步行实验相比,机器人在WKC行走过程中的俯仰角和滚转角波动幅度更大。在某些阶段的步行,俯仰和滚角移动到稳定的范围之外。这一现象与外界猜测的地形变形和机器人自身的变形将严重影响步行的稳定性。与WKC的步行性能相比,该机器人在WID和WEP系统下具有更稳定的行走性能。


机器人俯仰角和滚转角的波动明显减小。俯仰角的最大绝对跟踪误差分别从1.83°(WKC)降至0.75°(WID)和0.65°(WEP)。螺距角的标准差分别由0.79°(WKC)降至0.32°(WID)和0.15°(WEP)。辊角的最大绝对跟踪误差分别从2.21°(WKC)降至1.24°(WID)和1.19°(WEP)。辊角的标准差分别由0.86°(WKC)降至0.36°(WID)和0.22°(WEP)。在WID和WEP的运动过程中,俯仰角和滚角控制在稳定范围内。


与WID相比,虽然WEP的步行性能改善不大,但其步行性能得到了改善。但在所提出的EP控制方案中,没有采用非线性逆动力学模型。正如导言部分所讨论的,逆动力学建模过程通常是相当复杂的。此外,与传统逆动力学控制器常用的复杂QP求解器相比,所提出的EP控制方案中足底力保证系统力平衡的计算过程相当简单。整个控制方案是完全线性的。因此,为了达到相同的稳定控制性能,该研究提出的EP控制方案更易于应用。

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图为自然场行走过程的快照


行走过程中,由于倾斜角的时变,机器人的身体是倾斜的。机器人在自然领域行走时的实际俯仰角和滚角如图所示。


在实验的一个站姿阶段,腿1、腿3和腿5同时支撑机器人身体,驱动机器人向前移动。由于所提出的EP控制方案,三条腿的垂直脚部位置不一样,在行走过程中不断发生变化。明显的脚轨迹修改,即EP轨迹的修改可以在图中看到。

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图为由于自然领域行走实验的结果,机器人的身体姿态发生了变化:a身体俯仰角的变化b车身滚转角变化


研究结论


该研究论证了大型六足机器人运动稳定性和控制问题的重要性。该研究的主要理论贡献是提出了一个简单的控制方案,灵感来自于生物EPH。该控制方案主要基于EP轨迹修正方法,实现机器人的系统平衡和变形抵消。该控制方案不需要复杂的动力学计算。


采用一种类似于EPH中的肌肉弹簧模型的柔性腿模型,在此抽象模型的基础上,重点考虑了影响大型六足机器人行走稳定性的变形问题。基于实际的大尺寸六足机器人进行了不同的实验。通过对实验结果的分析,验证了该控制方案在保证机器人行走稳定性方面的有效性。


与现有的针对小型机器人的逆动力学控制器相比,该研究提出的EP控制方案有两个显著的改进。首先是变形反力,它对保证大型六足机器人的身体高度至关重要。可以推断,随着大型六足机器人质量和载荷的增加,变形反力的优势将变得更加明显。


此外,变形抵消特性可以让机器人设计者使用低成本的材料来制造机械误差较大的机器人。第二个改进是控制方案的简单性。控制方案完全是线性的,不需要任何非线性计算。无论运动学差异如何,该控制方案都可以方便地为其他机器人设计人员所采用。由于具有良好的通用性,该控制方案在其他六足机器人上的应用前景广阔。


该研究提出的EP轨迹修正方法更像是前馈控制方法。虽然可以减小大型六足机器人的姿态波动,保证其运动的稳定,但仅用该方法无法实现完整的姿态跟踪。


因此,为了进一步提高大尺寸六足机器人的姿态跟踪能力和环境适应性,未来的控制方案中将引入更多基于传感器反馈信息的轨迹修正方法。此外,未来还将开展更多的自然地形移动实验。


参考文献:Chen Chen, Fusheng Zha, Wei Guo, Zhibin Li, Lining Sun & Junyi Shi Trajectory adaptation of biomimetic equilibrium point for stable locomotion of a large-size hexapod robot  Autonomous Robots (2020)



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