用于挑战性环境中四足机器人的远景多接触运动规划器
机器人学
2026-02-12 v1
摘要
我们提出了一种用于挑战性场景下的四足机器人远景多接触运动规划器，能够规划诸如烟囱攀爬、穿越狭窄通道或跨越大跨度等运动。我们的方案增加了若干新能力，包括能够响应新信息进行自我修正的能力，以及同时规划接触点和全身轨迹，从而简化了实现过程，无需后处理或复杂的多阶段方法。我们的算法对局部极小值问题的抵抗力优于其他势场方法，而且基于二次规划的姿态生成器的计算速度也优于现有算法。严格的统计分析表明，在短规划视野（例如仅规划一步）下，我们的规划器在所有测试场景中均快于最先进方法（平均快45%至98%），虽然规划出的运动较为保守（平均需要的支撑次数减少5%至700%）。在除烟囱行走场景外的所有场景中，较长的规划视野（例如提前规划四步）会延长平均规划时间（比最先进方法快73%至慢400%），但产生更高质量的运动计划（平均支撑次数减少8%至47%）。
引用
@article{arxiv.2602.11113,
title = {A receding-horizon multi-contact motion planner for legged robots in challenging environments},
author = {Daniel S. J. Derwent and Simon Watson and Bruno V. Adorno},
journal= {arXiv preprint arXiv:2602.11113},
year = {2026}
}
备注
Submitted to Robotics and Autonomous Systems For supplementary video, see https://www.youtube.com/watch?v=RJp8DCmhDa4