基于概率方法的反馈控制增强多足机器人在崎岖地形上的运动

由于机器人-环境交互的高度不确定性，在复杂地形上实现稳健的足式运动面临挑战。双足和四足机器人的最新进展展示了在崎岖地形上的良好机动性，但由于质心高和支撑基底窄导致的低静态稳定性，它们严重依赖传感器来维持稳定。我们假设多足机器人系统可以利用额外腿部带来的形态冗余，在穿越复杂地形时将感知需求降至最低。研究表明，拥有足够腿数的多足系统即使没有感知和控制也能可靠地在嘈杂地形中导航，尽管速度较低，最高可达 0.1 体长/周期（BLC）。然而，由于复杂的环境交互使得难以确定这些高自由度系统中的关键控制参数，在复杂地形上提高速度的控制框架仍未被充分探索。在此，我们提出了一种仿生的垂直身体波动波，作为一种减轻影响机器人速度的环境干扰的新方法，并通过实验和概率模型予以支持。最后，我们引入了一个控制框架，该框架利用二值足地接触传感器监测崎岖地形上的足地接触模式以估计地形粗糙度。控制器根据肢体平均实际与理想足地接触比的偏差调整垂直身体波，在崎岖实验室地形上实现了高达 0.235 BLC 的显著速度提升。与开环控制器相比，我们观察到速度增加约 50%，速度方差减少约 40%。此外，该控制器还能在实验室外的复杂地形中运行，包括松针、机器人大小的岩石、泥地和落叶。