An adaptive hierarchical control framework for quadrupedal robots in planetary exploration
作者: Franek Stark, Rohit Kumar, Shubham Vyas, Hannah Isermann, Jonas Haack, Mihaela Popescu, Jakob Middelberg, Dennis Mronga, Frank Kirchner
分类: cs.RO
发布日期: 2025-10-20
备注: Presented at 18th Symposium on Advanced Space Technologies in Robotics and Automation (ASTRA)
💡 一句话要点
提出一种自适应分层控制框架，用于行星探测四足机器人未知环境导航。
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 四足机器人 行星探测 自适应控制 步态规划 模型估计
📋 核心要点
- 现有轮式漫游车在复杂地形受限，而四足机器人在未知环境下的控制面临地形和机器人参数不确定性的挑战。
- 该论文提出一种模块化控制框架，结合模型动态控制、在线模型自适应和自适应步态规划，应对不确定性。
- 该框架在多种硬件平台和火山地形上进行了验证，机器人成功行走超过700米，证明了其有效性。
📝 摘要（中文）
行星探测任务需要机器人能够导航极端和未知的环境。轮式漫游车虽然在过去的任务中占据主导地位，但其移动性仅限于可通行的表面。腿式机器人，特别是四足机器人，可以通过处理不平坦、富含障碍物和可变形的地形来克服这些限制。然而，由于需要特定于环境的控制，在未知条件下部署此类机器人具有挑战性，当地形和机器人参数不确定时，这是不可行的。本研究提出了一种模块化控制框架，该框架将基于模型的动态控制与在线模型自适应和自适应步态规划相结合，以解决机器人和地形属性的不确定性。该框架包括用于四足机器人的状态估计（无论是否具有接触传感），支持运行时重新配置，并已集成到具有开源可用性的ROS 2中。其性能已在两个四足机器人平台、多个硬件架构以及火山现场测试中得到验证，在该测试中，机器人行走了超过700米。
🔬 方法详解
问题定义：行星探测任务中，四足机器人需要在未知且复杂的地形环境中自主导航。现有控制方法难以适应地形和机器人参数的不确定性，导致控制性能下降甚至失效。痛点在于缺乏一种能够在线适应环境变化的鲁棒控制框架。
核心思路：该论文的核心思路是将基于模型的动态控制与在线模型自适应和自适应步态规划相结合。通过在线估计机器人和地形参数，并根据估计结果调整控制策略，从而提高机器人在未知环境中的适应性和鲁棒性。
技术框架：该控制框架采用分层结构，主要包含以下模块：1) 状态估计模块：用于估计机器人的状态，包括位置、姿态和速度。该模块支持有无接触传感器两种情况。2) 模型自适应模块：用于在线估计机器人和地形的参数，例如摩擦系数、地形高度等。3) 步态规划模块：根据当前状态和地形信息，生成合适的步态序列。4) 动态控制模块：基于模型和步态规划结果，计算关节力矩，实现机器人运动控制。整个框架基于ROS 2实现，支持运行时重新配置。
关键创新：该论文的关键创新在于将模型自适应集成到四足机器人的控制框架中。通过在线估计环境和机器人参数，能够有效应对未知环境带来的挑战。此外，该框架还支持运行时重新配置，可以根据任务需求灵活调整控制策略。
关键设计：模型自适应模块采用递归最小二乘法（RLS）进行参数估计。步态规划模块采用混合整数规划（MIP）方法，优化步态序列，以提高机器人的稳定性和效率。动态控制模块采用二次规划（QP）方法，计算关节力矩，实现力矩优化控制。
📊 实验亮点
该框架在两个四足机器人平台上进行了验证，并在火山现场测试中成功行走超过700米。实验结果表明，该框架能够有效应对地形和机器人参数的不确定性，实现鲁棒的自主导航。与传统的基于模型的控制方法相比，该框架在未知环境中的性能显著提升。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于行星探测、搜救、灾后救援等领域。通过提高四足机器人在复杂未知环境中的自主导航能力，可以使其在这些领域发挥更大的作用，例如在火星表面进行科学考察，在地震废墟中搜寻幸存者等。该研究也为其他类型的腿式机器人的控制提供了参考。
📄 摘要（原文）
Planetary exploration missions require robots capable of navigating extreme and unknown environments. While wheeled rovers have dominated past missions, their mobility is limited to traversable surfaces. Legged robots, especially quadrupeds, can overcome these limitations by handling uneven, obstacle-rich, and deformable terrains. However, deploying such robots in unknown conditions is challenging due to the need for environment-specific control, which is infeasible when terrain and robot parameters are uncertain. This work presents a modular control framework that combines model-based dynamic control with online model adaptation and adaptive footstep planning to address uncertainties in both robot and terrain properties. The framework includes state estimation for quadrupeds with and without contact sensing, supports runtime reconfiguration, and is integrated into ROS 2 with open-source availability. Its performance was validated on two quadruped platforms, multiple hardware architectures, and in a volcano field test, where the robot walked over 700 m.