环境力感知借助物理交互帮助机器人穿越杂乱大障碍物

许多应用要求机器人在具有大障碍物的复杂三维地形中移动，例如自动驾驶、搜索救援和地外探索。尽管机器人已非常擅长避开稀疏障碍物，但在穿越杂乱大障碍物时仍面临困难。为取得进展，我们需要更好地理解如何利用并控制与障碍物的物理交互以实现穿越。森林地面生活的蟑螂能够利用物理交互在不同运动模式间转换，以穿越刚度范围很大的、柔性的、草状梁。受此启发，本文研究了环境力感知是否及如何帮助机器人主动调整以穿越杂乱大障碍物。我们建立了一个物理模型，并构建了能在穿越梁障碍物过程中感知环境力的最小化机器人仿真。随后，我们提出了一种力反馈控制策略，利用该物理模型从感知到的接触力估计梁的刚度。接着在仿真中，我们利用估计的刚度控制机器人保持或转换到更有利的运动模式以完成穿越。当梁较硬时，力感知促使机器人从代价较高的俯仰模式转换到代价较低的翻滚模式，从而以更高的成功率和更低的能耗完成穿越。相比之下，若机器人仅向前推或始终避开障碍物，则会消耗更多能量、卡在梁前，甚至翻倒。当梁较软时，力感知引导机器人直接推过梁。此外，我们展示了梁刚度估计对身体振荡、振荡随机性和位置感知不确定性的鲁棒性。我们还发现较短的传感运动延迟降低了穿越的能量消耗。