Estimation of Minimum Stride Frequency for the Frontal Plane Stability of Bipedal Systems

📄 arXiv: 2510.22030v1 📥 PDF

作者: Harsha Karunanayaka, Siavash Rezazadeh

分类: cs.RO

发布日期: 2025-10-24

💡 一句话要点

提出一种预测二足系统额状面稳定所需最小步频的方法，用于优化步态控制。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 二足机器人 步态稳定 最小步频 额状面 前馈控制

📋 核心要点

  1. 二足机器人额状面稳定依赖步频，但质量、腿长等参数的影响机制尚不明确，限制了前馈控制的应用。
  2. 论文提出一种预测最小步频的方法，通过分析模型参数和固有频率，来确定维持稳定步态所需的最小步频。
  3. 通过随机生成模型进行验证，将预测步频与实际值对比，验证了该方法的有效性，为步态控制优化提供依据。

📝 摘要（中文）

二足系统的额状面稳定性受髋部偏移的影响显著，通过前馈方式伸缩腿部来调整步幅时间，无需反馈控制即可实现稳定的振荡。这种前馈稳定方法能够降低控制工作量和能量消耗，并提高运动的鲁棒性。然而，对于质量、刚度、腿长和髋宽等关键参数如何影响稳定性以及维持稳定所需的最小步频，目前的理解还不够深入。本研究旨在通过分析模型参数和系统固有频率如何影响维持稳定循环所需的最小步频来填补这些空白。我们提出了一种预测最小步频的方法，并将预测的步频与随机生成的模型的实际值进行比较。这项研究的结果有助于更好地理解额状面稳定机制，以及如何利用前馈稳定来减少控制工作量。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决二足机器人在额状面保持稳定步态所需的最小步频问题。现有方法缺乏对关键参数（如质量、刚度、腿长、髋宽）与最小步频之间关系的深入理解，难以有效利用前馈控制来降低控制工作量和能量消耗。因此，需要一种方法来预测最小步频，以便更好地设计和控制二足机器人的步态。

核心思路：论文的核心思路是通过分析二足系统的模型参数（如质量、刚度、腿长、髋宽）和系统的固有频率，来确定维持稳定循环所需的最小步频。作者认为，通过建立这些参数与最小步频之间的关系，可以预测在特定模型参数下所需的最小步频，从而实现更高效的步态控制。

技术框架：论文的技术框架主要包括以下几个步骤：1) 建立二足系统的动力学模型，考虑关键参数的影响；2) 分析模型的固有频率；3) 推导最小步频与模型参数和固有频率之间的关系；4) 提出一种预测最小步频的方法；5) 通过随机生成模型，将预测的步频与实际值进行比较，验证方法的有效性。

关键创新：论文的关键创新在于提出了一种基于模型参数和固有频率来预测二足系统额状面稳定所需最小步频的方法。与现有方法相比，该方法能够更直接地关联模型参数与最小步频，从而为步态控制提供更精确的指导。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 动力学模型的选择，需要能够准确描述二足系统的运动特性，并包含关键参数；2) 固有频率的计算方法，需要能够准确反映系统的稳定性；3) 最小步频预测方法的推导，需要基于合理的假设和数学推导，确保预测的准确性；4) 随机生成模型的参数范围和分布，需要覆盖实际应用中可能遇到的情况。

📊 实验亮点

论文提出了一种预测最小步频的方法，并通过随机生成的模型进行了验证。实验结果表明，该方法能够较准确地预测维持稳定步态所需的最小步频。通过对比预测值和实际值，验证了该方法的有效性，为二足机器人的步态控制提供了新的思路。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于二足机器人的步态控制优化，降低能耗，提高运动鲁棒性。通过预测最小步频，可以设计更高效的前馈控制器，减少对反馈控制的依赖。此外，该研究还可用于假肢和外骨骼的设计，帮助提升穿戴者的运动能力和舒适度。

📄 摘要（原文）

Stability of bipedal systems in frontal plane is affected by the hip offset, to the extent that adjusting stride time using feedforward retraction and extension of the legs can lead to stable oscillations without feedback control. This feedforward stabilization can be leveraged to reduce the control effort and energy expenditure and increase the locomotion robustness. However, there is limited understanding of how key parameters, such as mass, stiffness, leg length, and hip width, affect stability and the minimum stride frequency needed to maintain it. This study aims to address these gaps through analyzing how individual model parameters and the system's natural frequency influence the minimum stride frequency required to maintain a stable cycle. We propose a method to predict the minimum stride frequency, and compare the predicted stride frequencies with actual values for randomly generated models. The findings of this work provide a better understanding of the frontal plane stability mechanisms and how feedforward stabilization can be leveraged to reduce the control effort.