基於機會約束的凸模型預測控制：在參數和加性不確定性下實現穩健的四足機器人運動

Concetti Chiave

本文提出了一種基於機會約束的模型預測控制（CCMPC）框架，通過將負載和地形變化建模為參數和加性擾動的概率分佈，並將其納入單一剛體動力學（SRBD）模型中，以實現具有魯棒性的四足機器人運動控制。

Sintesi

基於機會約束的凸模型預測控制：在參數和加性不確定性下實現穩健的四足機器人運動

參考資訊: Trivedi, A., Prajapati, S., Zolotas, M., Everett, M., & Padır, T. (2024). Chance-Constrained Convex MPC for Robust Quadruped Locomotion Under Parametric and Additive Uncertainties. arXiv preprint arXiv:2411.03481v1.
研究目標: 本研究旨在開發一種控制框架，使四足機器人能夠在負載和地形不確定性的情況下實現穩健的運動。
方法: 本文提出了一種基於機會約束的模型預測控制（CCMPC）演算法，該演算法將質量、慣性和接觸序列建模為隨機變數，並通過將控制問題表述為二次規劃（QP）問題來實現即時求解速率。
主要發現:

CCMPC 在處理可變負載和複雜地形動力學引起的擾動方面優於傳統方法。
通過將控制問題表述為二次規劃問題，CCMPC 實現了適用於即時應用的快速求解時間（約 500 Hz）。
模擬和硬體實驗驗證了 CCMPC 的有效性。在模擬中，CCMPC 在多種步態下均實現了 100% 的成功率，而線性 MPC (LMPC) 為 39.2%，手動調整的 MPC 為 75.7%。
據我們所知，這是第一個在硬體上實現用於四足機器人的 SMPC。
主要結論: CCMPC 為四足機器人提供了一種強大的控制策略，使其能夠在各種負載和地形條件下保持穩定性、減少腳步滑動並有效地跟踪質心。
意義: 這項研究通過解決機器人運動控制中的關鍵挑戰，顯著推進了四足機器人在現實世界場景中的應用。
局限性和未來研究:

未來的工作可以探索機器學習方法來主動學習負載動力學，以解決較重負載下的局限性。
研究人員還計劃將這種方法擴展到處理未知負載的雙足機器人的運動操作任務中。

Statistiche

線性 MPC (LMPC) 在模擬中成功率最低，滑移率最高，標準化成本也最高，僅有 39.2% 的成功率。
手動調整的 MPC (HMPC) 由於手動調整了約束條件，因此比 LMPC 有所改進，成功率為 75.7%。
CCMPC 在兩種步態下均表現最佳，動態調整即時約束以平衡安全性和跟踪，從而最大程度地減少滑移並保持穩定性，成功率達 100%。
在硬體實驗中，LMPC 在負載達到 4.3 公斤時仍能保持穩定，但在負載達到 6.0 公斤時無法導航。
CCMPC 成功處理了 6.0 公斤和 7.3 公斤的負載，甚至超過了製造商建議的最大負載 5.0 公斤。

Approfondimenti chiave tratti da

Chance-Constrained Convex MPC for Robust Quadruped Locomotion Under Parametric and Additive Uncertainties

by Ananya Trive... alle arxiv.org 11-07-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.03481.pdf

Domande più approfondite

在更複雜的動態環境中，例如崎嶇地形或障礙物，CCMPC 的性能如何？

CCMPC 在處理未知負載和地形變化方面表現出色，但在面對更複雜的動態環境時，其性能仍存在一些挑戰：

地形複雜度： CCMPC 基於單一剛體動力學模型 (SRBD)，該模型簡化了機器人與地面的接觸模型。在崎嶇地形或障礙物環境中，接觸點的數量和位置會更加多變，SRBD 模型的準確性會下降，進而影響 CCMPC 的控制效果。
規劃層的限制： 本文中的 CCMPC 主要關注姿態控制，並未涉及路徑規劃。在複雜環境中，需要更高層次的規劃器來生成安全的運動軌跡，並與 CCMPC 配合使用。
計算複雜度： 隨著環境複雜度的增加，CCMPC 的計算複雜度也會隨之提高。例如，需要更長的預測時域或更精細的模型來應對複雜的地形，這會增加計算負擔，影響實時性能。
為了提升 CCMPC 在複雜環境中的性能，可以考慮以下改進方向：

更精確的接觸模型： 使用更精確的接觸模型，例如多接觸點模型或考慮接觸力的分佈，可以提高 CCMPC 在崎嶇地形上的控制精度。
結合路徑規劃： 將 CCMPC 與路徑規劃算法相結合，例如基於搜索的算法或學習 based 的方法，可以實現機器人在複雜環境中的自主導航。
優化計算效率： 探索更高效的優化算法或模型降階技術，以降低 CCMPC 的計算複雜度，提高其在實時應用中的可行性。

如果允許對機器人進行一些物理修改，例如增加合規性或使用不同的腳部設計，CCMPC 的性能是否可以進一步提高？

是的，對機器人進行一些物理修改可以進一步提高 CCMPC 的性能：

增加合規性： 為機器人腿部加入彈性元件或可變剛度機構可以提高其對地面不平整的適應能力。合規性可以吸收衝擊，減少足端滑動，並允許機器人更好地適應崎嶇地形。這將減少對精確接觸模型的需求，並提高 CCMPC 的魯棒性。
使用不同的腳部設計：

更大的接觸面積： 可以提高機器人在鬆軟地面上的穩定性，例如沙地或泥濘地面。
帶有尖刺或爪子的腳部： 可以增強機器人在攀爬和抓握方面的能力，使其能夠應對更複雜的地形。
仿生腳部設計： 模仿動物腳部的結構和功能，例如加入彈性肌腱或可變形結構，可以提高機器人的運動效率和靈活性。
這些物理修改可以與 CCMPC 算法相輔相成，共同提高機器人在複雜環境中的運動性能。例如，合規性可以減少 CCMPC 需要處理的約束條件，而特殊的腳部設計可以擴展機器人的運動能力，使其能夠應對更具挑戰性的地形。

機器人運動控制的未來發展方向是什麼？除了改進控制演算法外，還有哪些其他領域可以探索以增強機器人的能力？

機器人運動控制的未來發展方向不僅僅局限於改進控制算法，還需要探索其他領域以增強機器人的能力：

更強大的感知能力：

多模態感知： 結合視覺、激光雷達、觸覺等多種傳感器信息，可以提高機器人對環境的感知能力，使其能夠更準確地識別地形、障礙物和物體。
預測性感知： 利用機器學習和深度學習技術，可以讓機器人預測環境的動態變化，例如行人的運動軌跡或物體的掉落方向，從而提前做出反應，提高安全性。

更靈活的運動規劃：

基於學習的規劃： 利用強化學習等技術，可以讓機器人從經驗中學習，自動生成更優的運動策略，提高其在複雜環境中的適應能力。
基於模型的規劃與學習的結合： 將基於模型的規劃方法與基於學習的方法相結合，可以充分利用兩者的優勢，提高規劃效率和魯棒性。

人機交互與協作：

更自然的交互方式： 開發更直觀、自然的機器人控制接口，例如語音控制、手勢識別等，可以降低操作門檻，提高人機交互效率。
安全的物理人機交互： 研究機器人與人類安全共處的技術，例如碰撞檢測、力控技術等，可以讓機器人更好地融入人類生活和工作環境。

新材料和製造工藝：

輕量化、高強度材料： 使用新型材料可以減輕機器人自重，提高其運動效率和負載能力。
3D 打印和柔性製造： 可以製造出更複雜、精密的機器人部件，例如仿生結構或柔性關節，進一步提高機器人的運動性能。
總之，機器人運動控制的未來發展方向是多學科交叉融合的結果，需要結合控制理論、人工智能、感知技術、材料科學等多個領域的最新成果，才能創造出更加智能、靈活、安全的機器人，更好地服務於人類社會。