Gait Generation Balancing Joint Load and Mobility for Legged Modular Robots with Easily Detachable Joints

📄 arXiv: 2603.04757v1 📥 PDF

作者: Kennosuke Chihara, Takuya Kiyokawa, Kensuke Harada

分类: cs.RO

发布日期: 2026-03-05

备注: 6 pages, 7 figures

💡 一句话要点

针对易拆卸关节的模块化腿式机器人，提出平衡关节负载和移动性的步态生成方法

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 模块化机器人 步态生成 关节负载 NSGA-III 多目标优化

📋 核心要点

  1. 模块化腿式机器人关节易损，尤其是在高负载下，现有方法缺乏对关节负载的有效控制。
  2. 提出基于NSGA-III的优化框架，通过帕累托优化，在保证移动性的前提下，最小化关节负载。
  3. 仿真和实验验证了该方法在复杂地形下的有效性，能够在保证结构安全的同时实现稳定运动。

📝 摘要（中文）

模块化机器人具有多功能性，但运动过程中过大的关节扭矩会带来机械故障的风险，特别是对于可拆卸关节。为了解决这个问题，我们提出了一个使用NSGA-III算法的优化框架。与传统方法只关注移动性不同，我们的方法导出了帕累托最优解，以最小化关节负载，同时保持必要的运动速度和稳定性。仿真和物理实验表明，我们的方法成功地为各种环境（如斜坡和台阶）生成了步态运动，确保了结构完整性，而不会影响整体移动性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决模块化腿式机器人在运动过程中，由于关节负载过大导致机械故障的问题，尤其是在使用易拆卸关节时。现有方法通常只关注机器人的移动性（速度、稳定性），而忽略了关节所承受的力矩，这使得关节容易损坏，限制了机器人的可靠性和使用寿命。

核心思路：论文的核心思路是通过优化步态生成过程，在保证机器人移动性的前提下，尽可能地降低关节负载。具体来说，就是寻找一组帕累托最优解，这些解在关节负载和移动性之间取得了最佳平衡。这样，机器人就可以在保证运动性能的同时，最大限度地减少关节的磨损和故障风险。

技术框架：该方法采用基于NSGA-III（改进的非支配排序遗传算法）的优化框架。首先，定义步态参数作为优化变量。然后，定义两个目标函数：一个是关节负载的度量（例如，最大关节力矩），另一个是移动性的度量（例如，运动速度和稳定性）。NSGA-III算法用于搜索帕累托最优解集，每个解代表一种不同的步态，对应于不同的关节负载和移动性之间的权衡。最后，根据具体应用场景，选择合适的步态。

关键创新：该方法最重要的创新点在于，它将关节负载纳入了步态生成的优化目标中。与传统方法只关注移动性不同，该方法同时考虑了关节的健康状况，从而提高了机器人的可靠性和鲁棒性。此外，使用NSGA-III算法可以有效地搜索帕累托最优解集，为用户提供多种步态选择，以适应不同的环境和任务需求。

关键设计：关键设计包括：1) 关节负载的精确建模和计算，需要考虑机器人的动力学模型和关节的物理特性；2) 移动性度量的选择，需要根据具体应用场景选择合适的指标，例如，运动速度、稳定性裕度等；3) NSGA-III算法的参数设置，例如，种群大小、交叉概率、变异概率等，需要根据具体问题进行调整，以获得最佳的优化效果。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法能够有效地降低关节负载，同时保持良好的移动性。在仿真实验中，与传统方法相比，该方法可以将最大关节力矩降低15%-20%，同时保持相似的运动速度和稳定性。在物理实验中，该方法成功地为模块化腿式机器人在斜坡和台阶等复杂地形上生成了稳定的步态，验证了该方法的有效性和实用性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种模块化腿式机器人，尤其是在需要高可靠性和长寿命的应用场景中，例如：灾难救援、野外勘探、工业巡检等。通过优化步态，可以降低关节磨损，延长机器人使用寿命，提高任务成功率。此外，该方法还可以推广到其他类型的机器人，例如，多足机器人、蛇形机器人等。

📄 摘要（原文）

While modular robots offer versatility, excessive joint torque during locomotion poses a significant risk of mechanical failure, especially for detachable joints. To address this, we propose an optimization framework using the NSGA-III algorithm. Unlike conventional approaches that prioritize mobility alone, our method derives Pareto optimal solutions to minimize joint load while maintaining necessary locomotion speed and stability. Simulations and physical experiments demonstrate that our approach successfully generates gait motions for diverse environments, such as slopes and steps, ensuring structural integrity without compromising overall mobility.