Towards dynamic Narrow path walking on NU's Husky

📄 arXiv: 2312.12586v1 📥 PDF

作者: Kaushik Venkatesh Krishnamurthy

分类: cs.RO

发布日期: 2023-12-19

备注: 60 pages, 27 figures

💡 一句话要点

提出基于最优控制的步态规划方法，实现 Husky 机器人动态窄路行走

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 四足机器人 动态行走 窄路导航 最优控制 步态规划

📋 核心要点

  1. 现有四足机器人难以在复杂地形（如狭窄路径）上稳定行走，尤其是在动态运动中，缺乏有效的身体姿态控制。
  2. 论文提出基于简化模型（HROM）和最优控制的步态规划方法，利用线性化动力学生成稳定的开环行走步态。
  3. 通过 Simscape 仿真验证了所提出步态的有效性，并进行了 Husky 机器人的开环行走实验，为后续研究奠定基础。

📝 摘要（中文）

本研究旨在使东北大学的多模态四足机器人 Husky 能够在狭窄路径上行走，模仿自然界中动物的运动方式。Husky 配备了推进器，用于在动态操作过程中稳定其身体，从而应对空中腿式系统固有的挑战。该方法将机器人建模为 HROM（Husky 简化模型），并创建一个使用线性化动力学的最优控制框架，用于窄路行走。论文提出了一种步态调度方法来生成开环行走步态，并通过高保真 Simscape 仿真验证这些步态。论文展示了开环行走的实验结果，并提出了改进该机器人系统的潜在方向。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决四足机器人 Husky 在狭窄路径上动态行走的问题。现有方法在动态环境中难以保证机器人的稳定性和精确控制，尤其是在空中腿式系统中，身体姿态的控制是一个关键挑战。传统的控制方法可能无法充分利用 Husky 机器人配备的推进器进行姿态稳定。

核心思路：论文的核心思路是将 Husky 机器人简化为 HROM 模型，并利用最优控制框架生成稳定的行走步态。通过线性化动力学，简化了控制问题的复杂性，使得能够高效地生成可行的步态。利用 Husky 机器人配备的推进器，在控制框架中考虑了身体姿态的稳定，从而提高了动态行走的能力。

技术框架：整体框架包括以下几个主要步骤：1) 机器人建模：将 Husky 机器人建模为 HROM 模型，简化动力学方程。2) 线性化动力学：对 HROM 模型的动力学方程进行线性化处理，以便于最优控制器的设计。3) 最优控制框架：构建基于线性化动力学的最优控制框架，用于生成行走步态。4) 步态调度：设计步态调度方法，生成适用于狭窄路径行走的开环步态。5) 仿真验证：通过高保真 Simscape 仿真验证生成的步态的有效性。6) 实验验证：在 Husky 机器人上进行开环行走实验，验证算法的实际性能。

关键创新：论文的关键创新在于：1) 将 Husky 机器人简化为 HROM 模型，降低了控制问题的复杂性。2) 利用线性化动力学构建最优控制框架，提高了步态生成的效率。3) 结合 Husky 机器人配备的推进器，实现了身体姿态的稳定控制，提高了动态行走的能力。与现有方法相比，该方法能够更好地适应动态环境，并在狭窄路径上实现稳定的行走。

关键设计：论文的关键设计包括：1) HROM 模型的简化方式，需要平衡模型的复杂度和精度。2) 线性化动力学的选取，需要保证线性化模型在一定范围内能够准确地描述机器人的动力学行为。3) 最优控制器的设计，需要选择合适的代价函数，以实现期望的行走步态和身体姿态。4) 步态调度方法的选择，需要根据狭窄路径的特点，生成合适的步态序列。

📊 实验亮点

论文通过 Simscape 仿真验证了所提出的步态规划方法的有效性，并进行了 Husky 机器人的开环行走实验。实验结果表明，该方法能够生成稳定的行走步态，并实现 Husky 机器人在狭窄路径上的行走。虽然目前仅进行了开环控制实验，但为后续闭环控制和自主导航研究奠定了基础。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于复杂地形下的机器人导航、搜救任务、工业巡检等领域。通过提高四足机器人在狭窄空间内的运动能力，可以使其在人类难以到达的环境中执行任务，例如灾后废墟搜救、管道内部检测等。未来，结合视觉感知和环境建模，可以进一步提升机器人的自主导航能力。

📄 摘要（原文）

This research focuses on enabling Northeastern University's Husky, a multi-modal quadrupedal robot, to navigate narrow paths akin to various animals in nature. The Husky is equipped with thrusters to stabilize its body during dynamic maneuvers, addressing challenges inherent in aerial-legged systems. The approach involves modeling the robot as HROM (Husky Reduced Model) and creating an optimal control framework using linearized dynamics for narrow path walking. The thesis introduces a gait scheduling method to generate an open-loop walking gait and validates these gaits through a high-fidelity Simscape simulation. Experimental results of the open-loop walking are presented, accompanied by potential directions for advancing this robotic system.