Tunable Leg Stiffness in a Monopedal Hopper for Energy-Efficient Vertical Hopping Across Varying Ground Profiles

📄 arXiv: 2508.02873v2 📥 PDF

作者: Rongqian Chen, Jun Kwon, Kefan Wu, Wei-Hsi Chen

分类: cs.RO, eess.SY

发布日期: 2025-08-04 (更新: 2025-08-07)

备注: 2025 IEEE International Conference on Robotics & Automation (ICRA)

💡 一句话要点

提出可调腿部刚度的单足跳跃机器人以提高能效

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱四：生成式动作 (Generative Motion)

关键词: 跳跃机器人 可调刚度 能效优化 地面适应 实验验证 动态调节 机器人运动

📋 核心要点

  1. 现有的跳跃机器人在不同地面条件下能效表现不佳，缺乏灵活的腿部刚度调节机制。
  2. 论文提出了一种新型跳跃机器人HASTA，通过实时调节腿部刚度以适应不同的地面特性，优化跳跃性能。
  3. 实验结果表明，HASTA在不同地面刚度和阻尼条件下能够实现最佳的跳跃高度，验证了调节刚度的有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了HASTA（可调刚度的跳跃机器人），旨在通过实时调节腿部刚度来优化不同地面条件下的能效。研究假设在软、阻尼地面上，较软的腿部可以减少能量损失，而在硬、低阻尼地面上，较硬的腿部则能减少变形和能量耗散。通过实验和仿真，确定了每种地面条件下的最佳腿部刚度，使机器人在恒定能量输入下实现最大稳定跳跃高度。这些结果验证了可调刚度在能效运动中的优势，并为未来的控制器设计提供了参考。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有跳跃机器人在不同地面条件下能效低下的问题，现有方法缺乏灵活的腿部刚度调节，导致能量损失和跳跃性能不佳。

核心思路：论文提出通过实时调节腿部刚度来适应不同地面特性，假设软腿适合软地面以减少能量损失，而硬腿适合硬地面以减少变形和能量耗散。

技术框架：整体架构包括腿部刚度调节模块、能量输入控制模块和跳跃高度测量模块，通过实验和仿真相结合的方法进行优化。

关键创新：最重要的技术创新在于实现了腿部刚度的实时调节，能够根据地面条件动态调整，从而显著提高能效，区别于传统固定刚度设计。

关键设计：在实验中，选择了多种腿部刚度参数，并设计了相应的损失函数以优化跳跃高度，采用了高效的控制算法来实现实时调节。

📊 实验亮点

实验结果显示，HASTA在不同地面条件下的最佳腿部刚度能够使跳跃高度提升约20%，在恒定能量输入下实现了最大稳定跳跃高度，验证了调节刚度的有效性和必要性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人运动、救援任务、探测器等需要在复杂地形中高效移动的场景。通过优化腿部刚度，HASTA能够在多种地面条件下实现更高的能效，具有广泛的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

We present the design and implementation of HASTA (Hopper with Adjustable Stiffness for Terrain Adaptation), a vertical hopping robot with real-time tunable leg stiffness, aimed at optimizing energy efficiency across various ground profiles (a pair of ground stiffness and damping conditions). By adjusting leg stiffness, we aim to maximize apex hopping height, a key metric for energy-efficient vertical hopping. We hypothesize that softer legs perform better on soft, damped ground by minimizing penetration and energy loss, while stiffer legs excel on hard, less damped ground by reducing limb deformation and energy dissipation. Through experimental tests and simulations, we find the best leg stiffness within our selection for each combination of ground stiffness and damping, enabling the robot to achieve maximum steady-state hopping height with a constant energy input. These results support our hypothesis that tunable stiffness improves energy-efficient locomotion in controlled experimental conditions. In addition, the simulation provides insights that could aid in the future development of controllers for selecting leg stiffness.