Enabling steep slope walking on Husky using reduced order modeling and quadratic programming

📄 arXiv: 2411.11788v1 📥 PDF

作者: Kaushik Venkatesh Krishnamurthy, Eric Sihite, Chenghao Wang, Shreyansh Pitroda, Adarsh Salagame, Alireza Ramezani, Morteza Gharib

分类: cs.RO, eess.SY

发布日期: 2024-11-18

备注: 6 pages, 8 figures, submitted to the Humanoids 2025 conference

💡 一句话要点

提出基于降阶模型和二次规划的控制方法，使Husky能够在陡坡上行走

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 腿式机器人 斜坡行走 可变长度倒立摆 模型预测控制 二次规划

📋 核心要点

  1. 现有腿式机器人难以在陡峭斜坡上稳定行走，需要新的控制策略。
  2. 采用改进的VLIP模型，结合推进器和腿部牵引力，模拟鸟类的WAIR运动。
  3. 通过QP MPC优化地面反作用力和推进器力，在40度斜坡上实现了稳定行走。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种控制方法，该方法通过改进的可变长度倒立摆（VLIP）实现，假设固定零力矩点，并将推进器力与摆的质心共址。采用QP MPC来寻找最佳地面反作用力和推进器力，以跟踪参考位置和速度轨迹。在40度斜坡上进行的VLIP模型仿真结果表明，可以通过姿态操纵获得推进器力。该仿真还提供了关于推进器和腿部牵引力如何共同作用，使推进器辅助腿式系统实现WAIR（Wing-assisted inclined running）的见解。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决腿式机器人在陡峭斜坡上行走时遇到的稳定性和控制问题。传统的腿式机器人控制方法在面对复杂地形和高倾斜角度时，往往难以维持平衡和实现期望的运动轨迹。现有的方法可能需要复杂的动力学模型和大量的计算资源，或者无法有效地利用推进器来辅助运动。

核心思路：论文的核心思路是借鉴鸟类的WAIR运动，将腿部牵引力和推进器推力相结合，以实现更稳定和高效的斜坡行走。通过简化机器人模型为可变长度倒立摆（VLIP），并利用二次规划模型预测控制（QP MPC）来优化地面反作用力和推进器力，从而实现对机器人运动的精确控制。

技术框架：整体框架包括以下几个主要模块：1) 简化机器人模型为VLIP模型；2) 基于VLIP模型建立动力学方程；3) 设计QP MPC控制器，以优化地面反作用力和推进器力；4) 通过仿真验证控制器的性能，包括在40度斜坡上的稳定行走。

关键创新：论文的关键创新在于将VLIP模型与QP MPC相结合，并将其应用于推进器辅助的腿式机器人，以实现陡峭斜坡上的稳定行走。与传统的控制方法相比，该方法能够更有效地利用推进器来辅助运动，并降低了计算复杂度。

关键设计：关键设计包括：1) VLIP模型的参数选择，如摆的长度和质心位置；2) QP MPC控制器的目标函数设计，包括位置和速度跟踪误差、地面反作用力和推进器力的约束；3) 仿真环境的设置，包括斜坡角度、摩擦系数等。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

仿真结果表明，所提出的控制方法能够使Husky机器人在40度斜坡上保持稳定行走。通过优化地面反作用力和推进器力，机器人能够有效地利用推进器来辅助运动，并实现期望的位置和速度轨迹。该研究为腿式机器人在复杂地形上的运动控制提供了新的思路。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于搜索救援、地质勘探等领域，使腿式机器人能够在复杂地形和陡峭斜坡上执行任务。通过结合腿部运动和推进器辅助，机器人可以克服地形限制，提高移动性和作业效率。未来，该技术有望应用于更广泛的机器人平台，例如无人机和地面机器人的混合系统。

📄 摘要（原文）

Wing-assisted inclined running (WAIR) observed in some young birds, is an attractive maneuver that can be extended to legged aerial systems. This study proposes a control method using a modified Variable Length Inverted Pendulum (VLIP) by assuming a fixed zero moment point and thruster forces collocated at the center of mass of the pendulum. A QP MPC is used to find the optimal ground reaction forces and thruster forces to track a reference position and velocity trajectory. Simulation results of this VLIP model on a slope of 40 degrees is maintained and shows thruster forces that can be obtained through posture manipulation. The simulation also provides insight to how the combined efforts of the thrusters and the tractive forces from the legs make WAIR possible in thruster-assisted legged systems.