Safety-critical Locomotion of Biped Robots in Infeasible Paths: Overcoming Obstacles during Navigation toward Destination
作者: Jaemin Lee, Min Dai, Jeeseop Kim, Aaron D. Ames
分类: cs.RO
发布日期: 2024-09-16
备注: 7 pages, 5 figures
💡 一句话要点
提出一种安全关键的足式机器人运动控制框架，用于在复杂环境中导航和避障
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 足式机器人 运动控制 安全关键 障碍物避障 鲁棒控制 混合线性倒立摆 扰动观测器 复杂环境导航
📋 核心要点
- 现有足式机器人在复杂环境中导航时，难以兼顾安全性和鲁棒性，尤其是在遇到未知障碍物时。
- 该方法通过建立安全关键条件层级，生成安全参考轨迹，缓解安全条件冲突，降低运动风险，无需额外运动规划。
- 利用混合线性倒立摆模型和扰动观测器，解决了物理交互带来的干扰，实现了鲁棒的双足运动控制。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种安全关键的运动控制框架，用于足式机器人在充满障碍物的复杂环境中探索不可行路径。研究重点是实现安全和鲁棒的运动，使机器人在前往指定目的地的途中能够应对不可避免的障碍物。通过利用与未知物体物理交互的结果，建立了避免障碍物的安全关键条件之间的层级关系。这种层级结构能够生成一个安全参考轨迹，巧妙地缓解安全条件之间的冲突，并在控制机器人朝向目的地移动时降低风险，而无需额外的运动规划方法。此外，通过利用混合线性倒立摆模型，结合处理物理交互干扰的扰动观测器，实现了鲁棒的双足运动。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决足式机器人在复杂环境中导航时，如何在遇到不可避免的障碍物时，保证安全性和鲁棒性的问题。现有方法通常依赖于全局运动规划，难以应对未知环境和突发情况，或者缺乏对物理交互的建模，导致运动不稳定。
核心思路：论文的核心思路是建立一个安全关键条件层级，根据与障碍物的交互信息，动态调整运动轨迹，保证机器人的安全。同时，利用扰动观测器估计和补偿物理交互带来的干扰，提高运动的鲁棒性。这种方法无需预先进行全局规划，能够实时应对环境变化。
技术框架：整体框架包含以下几个主要模块：1) 感知模块：用于检测环境中的障碍物，并估计机器人与障碍物之间的距离和相对位置。2) 安全关键条件层级：根据感知信息，建立不同安全约束之间的优先级关系，例如避免碰撞、保持平衡等。3) 轨迹生成模块：根据安全关键条件层级，生成一个安全参考轨迹，该轨迹能够尽可能地接近目标点，同时满足安全约束。4) 运动控制模块：利用混合线性倒立摆模型，跟踪参考轨迹，并利用扰动观测器补偿物理交互带来的干扰。
关键创新：论文的关键创新在于提出了一个基于安全关键条件层级的运动控制框架，能够动态地调整运动轨迹，以应对未知环境中的障碍物。与传统的运动规划方法相比，该方法无需预先进行全局规划，能够实时应对环境变化，并且能够保证机器人的安全。此外，利用扰动观测器补偿物理交互带来的干扰，提高了运动的鲁棒性。
关键设计：安全关键条件层级的设计是关键。论文中，安全约束被分为不同的优先级，例如避免碰撞的优先级高于保持平衡的优先级。轨迹生成模块利用二次规划方法，在满足安全约束的前提下，尽可能地接近目标点。扰动观测器利用机器人动力学模型，估计物理交互带来的干扰力矩，并将其反馈到运动控制中。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文提出的方法在仿真环境中进行了验证，结果表明，该方法能够使双足机器人在复杂环境中安全地避开障碍物，并成功到达目标点。与没有安全约束的控制方法相比，该方法能够显著降低碰撞风险，并提高运动的鲁棒性。具体的性能数据（例如成功率、碰撞次数等）未知，需要在论文中查找。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于搜救、勘探、巡检等复杂环境下的足式机器人导航任务。例如，在地震灾区，机器人可以利用该方法安全地穿梭于废墟之间，寻找幸存者。在工业巡检中，机器人可以自主避开障碍物，完成设备检测任务。该方法还可用于开发更智能、更安全的家用服务机器人。
📄 摘要（原文）
This paper proposes a safety-critical locomotion control framework employed for legged robots exploring through infeasible path in obstacle-rich environments. Our research focus is on achieving safe and robust locomotion where robots confront unavoidable obstacles en route to their designated destination. Through the utilization of outcomes from physical interactions with unknown objects, we establish a hierarchy among the safety-critical conditions avoiding the obstacles. This hierarchy enables the generation of a safe reference trajectory that adeptly mitigates conflicts among safety conditions and reduce the risk while controlling the robot toward its destination without additional motion planning methods. In addition, robust bipedal locomotion is achieved by utilizing the Hybrid Linear Inverted Pendulum model, coupled with a disturbance observer addressing a disturbance from the physical interaction.