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核心概念
本文提出了一種控制方法，透過修改變長度倒單擺 (VLIP) 模型，並結合二次規劃模型預測控制 (QP MPC)，讓腿式空中機器人 Husky 能夠在陡坡上行走。
要約
模仿幼鳥的 WAIR 行為，讓機器狗也能爬陡坡
這篇研究論文探討如何讓腿式空中機器人 Husky 模仿幼鳥的「輔助翼傾斜奔跑」(WAIR) 行為，使其能夠在陡峭斜坡上行走。
WAIR 是什麼？
WAIR 指的是幼鳥利用翅膀和腿部共同作用，在攀爬陡坡時提供推力和牽引力，使其能夠垂直奔跑上樹，並進而覓食和躲避掠食者。
Husky 機器人的挑戰
Husky 是一款多模式腿式空中機器人，它結合了飛行和行走的能力。然而，要在陡坡上實現動態行走，需要克服以下挑戰：
- 維持姿態操控時的運動學約束，以實現推力向量控制。
- 滿足摩擦錐約束條件。
- 實現敏捷、動態的兩點接觸步態。
研究方法
為了克服這些挑戰，研究人員採用了以下方法：
- 降階模型： 使用修改後的 VLIP 模型簡化機器人動態，並假設零力矩點 (ZMP) 固定，且推力作用於擺錘質心。
- 最佳控制： 採用 QP MPC 找出最佳地面反作用力和推力，以追蹤參考位置和速度軌跡。
模擬結果
模擬結果顯示，VLIP 模型在 40 度斜坡上能夠維持穩定行走，並找到可透過姿態操控獲得的推力。模擬結果也揭示了推力與腿部牽引力的協同作用，如何讓配備推進器的腿式機器人實現 WAIR。
未來方向
- 建立更複雜的三維運動模型，考慮各方向的加速度。
- 開發全身控制器，透過控制關節加速度來調節各腿的地面反作用力。
- 在實際硬體上進行實驗，並嚴格執行運動學和動力學約束。
- 研究混合模型和模型預測控制器，以應對步行動作的混合性和週期性。
- 開發利用擋板或姿態操控進行推力再生的方法。
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Enabling steep slope walking on Husky using reduced order modeling and quadratic programming
統計
模擬在 40 度斜坡上進行。
地面摩擦係數設定為 0.5。
qpSWIFT 求解器的平均求解時間為 65 微秒。
引用
深掘り質問
如何將此控制方法應用於更複雜的地形，例如具有不同摩擦係數和障礙物的表面？
要將此控制方法應用於更複雜的地形，需要進行以下調整和擴展：
地形感知與建模：
感測器融合： 整合來自多種感測器的數據，例如 LiDAR、深度相機和觸覺感測器，以準確感知地形。
地形分割： 根據摩擦係數、坡度和障礙物等特徵，將地形劃分為不同的區域。
動態更新： 根據機器人的運動和感測器數據，實時更新地形模型。
運動規劃與控制：
多步預測： MPC 控制器需要考慮更長的時間範圍和更遠的距離，以應對複雜地形。
路徑規劃： 規劃一條安全的、可行的路徑，避開障礙物，並選擇摩擦係數較高的區域行走。
步態調整： 根據地形特徵，動態調整機器人的步態，例如步長、步頻和足端軌跡。
約束條件處理：
摩擦錐約束： 根據不同區域的摩擦係數，調整地面反作用力的約束條件。
障礙物約束： 在 QP 問題中添加約束條件，防止機器人與障礙物發生碰撞。
穩定性約束： 確保機器人在複雜地形上行走時保持穩定，例如限制機器人的傾斜角度和速度。
學習與適應：
基於學習的控制： 利用機器學習技術，例如強化學習，讓機器人從經驗中學習如何在複雜地形上行走。
參數自適應： 根據地形特徵，自動調整控制器的參數，例如 MPC 的預測範圍和 QP 的權重係數。
在實際應用中，感測器噪聲和外部干擾會如何影響控制器的性能？
在實際應用中，感測器噪聲和外部干擾會對控制器的性能產生負面影響，例如：
感測器噪聲：
狀態估計誤差： 感測器噪聲會導致機器人狀態估計不準確，例如位置、速度和姿態。
控制信號抖動： 噪聲會傳播到控制信號中，導致機器人運動不穩定，產生抖動。
外部干擾：
軌跡偏離： 外部干擾，例如風力和碰撞，會導致機器人偏離預定軌跡。
穩定性下降： 強烈的干擾可能會導致機器人失去平衡，甚至摔倒。
為了解決這些問題，可以採取以下措施：
感測器數據濾波： 使用濾波算法，例如卡爾曼濾波，降低感測器噪聲的影響。
魯棒控制： 設計魯棒性更强的控制器，例如 H∞ 控制，減小干擾對系統的影響。
干擾觀測器： 使用干擾觀測器估計外部干擾，並在控制信號中進行補償。
除了模仿動物行為，還有哪些其他方法可以提升腿式機器人在複雜環境中的運動能力？
除了模仿動物行為，以下方法也可以提升腿式機器人在複雜環境中的運動能力：
基於模型的控制方法：
全身控制（Whole-body Control）： 將機器人視為一個整體，協調所有關節的運動，實現更靈活、更穩定的運動。
零力矩點控制（Zero Moment Point Control）： 通過控制機器人的零力矩點，確保機器人在運動過程中保持平衡。
預測控制（Model Predictive Control）： 基於機器人模型，預測未來一段時間內的狀態，並優化控制信號，實現更精確、更穩定的控制。
基於學習的控制方法：
強化學習（Reinforcement Learning）： 讓機器人通過與環境交互，從經驗中學習如何在複雜環境中行走。
模仿學習（Imitation Learning）： 讓機器人模仿專家演示的動作，學習如何在特定環境中行走。
新型驅動和結構設計：
柔性驅動器： 使用柔性驅動器，例如氣動肌肉和串聯彈性驅動器，可以提高機器人的柔順性和適應性。
變形結構： 設計具有變形能力的機器人結構，例如可變形的腿部和軀幹，可以讓機器人更好地適應複雜地形。
多機器人協同：
協作運輸： 多個機器人可以協作運輸大型或重型物體，克服單個機器人的能力限制。
環境探索： 多個機器人可以協作探索未知環境，提高效率和安全性。
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