Feelbert：基于反馈线性化的嵌入式实时四足 locomotion 框架

四足机器人因其能够适应泛化不均匀地形而变得相当流行。因此，随着时间的推移，针对四足 locomotion 的框架被提出，但很少关注控制器的时间行为是否具有可预测性。为了解决这一问题，本工作提出了Feelbert，一个适用于嵌入式系统且满足硬实时执行约束的模块化四足 locomotion 控制框架。它利用反馈线性化控制技术获得用于机器人body的闭形式控制律，可在机器人的所有配置下有效。该控制律是在定义适当刚体模型后获得的，该模型将脚的加速度作为控制变量，而不是估计的接触力。本工作还提供了一个用于计算接触点和步态时间参数的新型算法，利用虚轮子的概念，以及一个用于选择当前速度命令的最佳步态计划的启发式算法。该框架完全用C++开发，无需第三方库依赖，无动态内存分配，以确保可预测性和实时性能。其实现允许Feelbert在嵌入式系统上编译和执行，以满足关键应用需求，同时也可集成到更大系统中，如机器人操作系统2（ROS 2）。为此，Feelbert在两种场景中进行了测试，无论是集成到ROS 2还是在树莓派5上编译为独立应用程序，都表现出令人满意的结果，无论是参考跟踪还是时间可预测性。