Evolutionary Gait Reconfiguration in Damaged Legged Robots
作者: Sahand Farghdani, Robin Chhabra
分类: cs.RO
发布日期: 2025-06-24
💡 一句话要点
提出一种快速恢复腿部损伤的多足机器人步态重配置方法
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 多足机器人 步态重配置 损伤恢复 差分进化算法 运动稳定性 自主机器人 复杂环境
📋 核心要点
- 现有多足机器人在遭受腿部损伤后，缺乏有效的恢复方法，导致任务性能下降。
- 本文提出了一种无训练的快速恢复算法，通过生成新步态序列和优化腿部步态实现运动恢复。
- 实验结果表明，该算法在一小时内成功恢复六足机器人的运动，展现出高效性和鲁棒性。
📝 摘要（中文）
多足机器人在复杂任务中容易遭受腿部物理损伤，这会影响任务执行并可能危及任务成功。本文提出了一种快速、无训练的损伤恢复算法，适用于部分或完全失去功能的腿部。该方法首先通过生成新的步态序列来稳定运动，随后利用开发的差分进化算法优化腿部步态，以最大化前进速度，同时最小化身体旋转和侧向漂移。该算法在一小时内成功恢复了一种具有24自由度的六足机器人运动，展示了其高效性和对结构损伤的鲁棒性。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决多足机器人在腿部损伤后无法有效恢复运动的问题。现有方法通常依赖于复杂的训练过程，难以快速适应损伤情况。
核心思路：提出的算法通过生成新的步态序列来稳定机器人的运动，并利用差分进化算法优化步态，以提高前进效率并减少不必要的身体旋转和侧向漂移。
技术框架：整体流程包括两个主要阶段：首先生成新的步态序列以实现运动稳定；其次通过差分进化算法对步态进行优化，确保机器人在损伤情况下仍能有效前进。
关键创新：最重要的创新在于提出了一种无训练的快速恢复算法，能够在短时间内适应损伤情况，与传统依赖训练的恢复方法形成鲜明对比。
关键设计：算法中采用了差分进化算法作为优化工具，设计了特定的损失函数以平衡前进速度和身体稳定性，确保机器人在损伤情况下的运动恢复。
📊 实验亮点
实验结果显示，该算法在一小时内成功恢复了24自由度的六足机器人运动，相较于传统方法，显著提高了恢复效率和运动稳定性，展示了其在实际应用中的潜力。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括灾后救援、军事侦察和探索任务等，能够为多足机器人在复杂环境中的自主性和适应性提供重要支持。未来，该方法可能推动机器人在极端条件下的生存能力和任务执行效率。
📄 摘要（原文）
Multi-legged robots deployed in complex missions are susceptible to physical damage in their legs, impairing task performance and potentially compromising mission success. This letter presents a rapid, training-free damage recovery algorithm for legged robots subject to partial or complete loss of functional legs. The proposed method first stabilizes locomotion by generating a new gait sequence and subsequently optimally reconfigures leg gaits via a developed differential evolution algorithm to maximize forward progression while minimizing body rotation and lateral drift. The algorithm successfully restores locomotion in a 24-degree-of-freedom hexapod within one hour, demonstrating both high efficiency and robustness to structural damage.