Like Playing a Video Game: Spatial-Temporal Optimization of Foot Trajectories for Controlled Football Kicking in Bipedal Robots

📄 arXiv: 2510.01843v1 📥 PDF

作者: Wanyue Li, Ji Ma, Minghao Lu, Peng Lu

分类: cs.RO

发布日期: 2025-10-02

备注: 8 pages, 8 figures, conference paper

💡 一句话要点

针对双足机器人足球踢球，提出时空优化足部轨迹规划方法

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 双足机器人 足球踢球 轨迹规划 时空优化 模型预测控制

📋 核心要点

  1. 现有双足机器人踢球方法在保持稳定性和精确控制方面存在局限，尤其是在足部与环境交互能力方面。
  2. 该论文提出一种时空轨迹规划方法，自主生成满足约束的足部轨迹，并优化摆动阶段时间。
  3. 实验结果表明，该方法生成的轨迹模仿人类踢球行为，且算法高效可靠，任务完成准确率高。

📝 摘要（中文）

人形机器人足球面临诸多挑战，尤其是在剧烈的踢球运动中保持系统稳定性和实现精确的球轨迹控制。现有的解决方案，无论是传统的基于位置的控制方法还是强化学习（RL）方法，都存在明显的局限性。模型预测控制（MPC）是常见的四足和双足机器人控制方法。虽然MPC在腿式机器人中展现出优势，但现有研究通常过度简化腿部摆动过程，仅仅依赖简单的轨迹插值方法。这严重限制了足部与环境的交互能力，阻碍了诸如踢球等任务。本研究创新性地将无人机领域成功的时空轨迹规划方法应用于双足机器人系统。所提出的方法自主生成满足目标踢球位置、速度和加速度约束的足部轨迹，同时优化摆动阶段的持续时间。实验结果表明，优化后的轨迹能够很好地模仿人类的踢球行为，具有后摆运动。仿真和硬件实验证实了该算法的效率（轨迹规划时间低于1毫秒）和可靠性（当足球目标在-90°到90°范围内时，任务完成准确率接近100%）。

🔬 方法详解

问题定义：双足机器人踢球需要精确控制足球轨迹，同时保持机器人自身的稳定。现有的方法，如简单的轨迹插值或强化学习，无法很好地解决足部与环境的交互问题，限制了踢球的精度和稳定性。尤其是在快速、剧烈的踢球动作中，如何保证足部轨迹满足目标位置、速度和加速度约束，同时优化摆动时间，是一个关键挑战。

核心思路：该论文借鉴了无人机领域的时空轨迹规划方法，将其应用于双足机器人。核心思想是将足部轨迹规划问题转化为一个优化问题，通过优化足部轨迹的时空参数，使得轨迹满足目标约束，并尽可能地模仿人类的踢球行为。这种方法允许更灵活的足部运动，从而提高踢球的精度和稳定性。

技术框架：整体流程包括：1) 定义目标踢球位置、速度和加速度等约束；2) 使用时空轨迹规划方法生成初始足部轨迹；3) 通过优化算法（具体优化算法未知）调整轨迹参数，如摆动时间、轨迹形状等，使得轨迹满足约束并尽可能地模仿人类踢球行为；4) 将优化后的轨迹发送给机器人控制器，控制机器人执行踢球动作。

关键创新：该论文的关键创新在于将无人机领域的时空轨迹规划方法成功地应用于双足机器人踢球任务。与传统的轨迹插值方法相比，该方法能够自主生成满足约束的足部轨迹，并优化摆动时间，从而提高了踢球的精度和稳定性。此外，该方法生成的轨迹能够模仿人类的踢球行为，这有助于提高机器人的运动自然性和效率。

关键设计：论文中提到优化目标包括满足目标踢球位置、速度和加速度约束，以及优化摆动阶段的持续时间。具体的优化算法、损失函数和参数设置未知。但可以推测，损失函数可能包括轨迹与目标位置、速度和加速度的偏差，以及摆动时间的惩罚项。具体的约束条件可能包括足部运动范围、关节力矩限制等。

📊 实验亮点

实验结果表明，该算法的轨迹规划时间低于1毫秒，具有很高的效率。在足球目标位于-90°到90°范围内时，任务完成准确率接近100%，表明该算法具有很高的可靠性。优化后的轨迹能够很好地模仿人类的踢球行为，具有后摆运动，这有助于提高机器人的运动自然性和效率。这些结果表明，该方法在双足机器人足球踢球任务中具有显著的优势。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于人形机器人足球比赛，提高机器人的运动能力和竞技水平。此外，该方法还可以推广到其他需要精确足部控制的机器人应用中，如复杂地形行走、人机协作等。通过优化足部轨迹，可以提高机器人的运动效率、稳定性和安全性，从而拓展机器人的应用范围。

📄 摘要（原文）

Humanoid robot soccer presents several challenges, particularly in maintaining system stability during aggressive kicking motions while achieving precise ball trajectory control. Current solutions, whether traditional position-based control methods or reinforcement learning (RL) approaches, exhibit significant limitations. Model predictive control (MPC) is a prevalent approach for ordinary quadruped and biped robots. While MPC has demonstrated advantages in legged robots, existing studies often oversimplify the leg swing progress, relying merely on simple trajectory interpolation methods. This severely constrains the foot's environmental interaction capability, hindering tasks such as ball kicking. This study innovatively adapts the spatial-temporal trajectory planning method, which has been successful in drone applications, to bipedal robotic systems. The proposed approach autonomously generates foot trajectories that satisfy constraints on target kicking position, velocity, and acceleration while simultaneously optimizing swing phase duration. Experimental results demonstrate that the optimized trajectories closely mimic human kicking behavior, featuring a backswing motion. Simulation and hardware experiments confirm the algorithm's efficiency, with trajectory planning times under 1 ms, and its reliability, achieving nearly 100 % task completion accuracy when the soccer goal is within the range of -90° to 90°.