KYON: Semi-Modular Wheel-Legged Quadruped With Agile Bimanual Capability
作者: Luca Rossini, Arturo Laurenzi, Francesco Ruscelli, Yifang Zhang, Giovanbattista Gravina, Lorenzo Baccelliere, Corrado Burchielli, Stefano Cordasco, Nikos Tsagarakis
分类: cs.RO
发布日期: 2026-06-29
💡 一句话要点
提出KYON机器人以解决复杂环境中的运动与操作问题
🎯 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: 四足机器人 运动控制 双手操作 强化学习 动态性能 模块化设计 复杂环境
📋 核心要点
- 现有四足机器人在复杂环境中的运动与操作能力不足，难以适应多变的地形和任务需求。
- KYON机器人采用半模块化设计，结合轮式与腿式运动，配备双手上肢，能够灵活应对不同环境。
- 实验结果显示，KYON在动态运动和双手操作方面表现出色，验证了其在复杂场景中的应用潜力。
📝 摘要（中文）
本文介绍了KYON，一种混合轮腿四足机器人，配备双手上肢以执行运动操作任务。该平台采用半模块化设计，具有可重构的下肢，能够根据环境选择轮式或腿式运动。通过将驱动器放置在基座并使用传动机制，减少了远端惯性，提高了灵活性和动态性能。机器人集成了全身控制框架和基于强化学习的策略，以处理非线性动态并增强对干扰的鲁棒性，从而独立执行运动和操作任务。实验结果表明，KYON在复杂和非结构化场景中实现了有效的动态运动和双手操作，验证了其能力。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有四足机器人在复杂环境中运动与操作能力不足的问题。现有方法往往无法有效适应多变的地形和任务需求，导致灵活性和动态性能受限。
核心思路：KYON的核心设计思路是采用半模块化结构，使下肢可重构，从而在轮式与腿式运动之间切换，以适应不同的环境条件。通过将驱动器放置在基座，减少了远端惯性，提升了机器人的灵活性和动态响应能力。
技术框架：KYON的整体架构包括全身控制框架和基于强化学习的策略。全身控制框架负责协调各个关节的运动，而强化学习策略则用于处理非线性动态和增强对外部干扰的鲁棒性。
关键创新：KYON的主要创新在于其半模块化设计和双手上肢的集成，使其能够在复杂和非结构化的环境中有效执行运动和操作任务。这种设计与传统四足机器人相比，显著提高了适应性和灵活性。
关键设计：在设计中，KYON采用了优化的传动机制以降低远端惯性，并通过精确的控制算法实现了高效的动态运动。此外，强化学习策略的应用使得机器人能够在执行任务时自我调整，提高了整体性能。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，KYON在动态运动和双手操作方面表现优异，能够在复杂环境中实现高效的运动与操作。与传统四足机器人相比，KYON在灵活性和动态性能上有显著提升，验证了其在实际应用中的有效性。
🎯 应用场景
KYON机器人具有广泛的潜在应用场景，包括灾后救援、物流运输以及复杂环境下的物品搬运等。其灵活的运动能力和双手操作能力使其能够在多种不确定和动态的环境中执行任务，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
This paper presents KYON, a hybrid wheel-legged quadruped robot equipped with a bimanual upper body for loco-manipulation tasks. The platform features a semi-modular design with a reconfigurable lower legs, enabling both wheeled and legged locomotion depending on the environment. A design approach that places actuators in the base and uses transmission mechanisms reduces distal inertia, improving agility and dynamic performance. The robot integrates a whole-body control framework together with a reinforcement learning based policy to handle nonlinear dynamics and enhance robustness to disturbances for the execution of locomotion and manipulation tasks, independently. Experimental results demonstrate effective dynamic locomotion and bimanual manipulation, validating the platform's capability to operate in complex and unstructured scenarios.