A Whole-Body Disturbance Rejection Control Framework for Dynamic Motions in Legged Robots

📄 arXiv: 2502.10761v3 📥 PDF

作者: Bolin Li, Wentao Zhang, Xuecong Huang, Lijun Zhu, Han Ding

分类: cs.RO

发布日期: 2025-02-15 (更新: 2025-08-27)

备注: have been accepted for IEEE RA-L

💡 一句话要点

提出一种全身抗扰控制框架，提升腿式机器人动态运动的鲁棒性

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 腿式机器人控制 全身控制 抗扰控制 自适应控制 扩展状态观测器 模型不确定性 动态运动 鲁棒性

📋 核心要点

  1. 现有腿式机器人控制方法在面对外部扰动和模型不确定性时表现不足，影响了其在复杂环境中的运动能力。
  2. 论文提出一种全身抗扰控制框架（WB-DRC），通过集成自适应控制和扩展状态观测器来估计并补偿扰动。
  3. 仿真和实验结果表明，WB-DRC能有效提高腿式机器人在各种扰动下的鲁棒性和稳定性，并具备适应复杂地形的潜力。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种腿式机器人控制框架，使其能够进行自我感知并抵抗外部扰动和模型不确定性。首先，提出了一种新颖的扰动估计器，该估计器集成了自适应控制和扩展状态观测器（ESO），用于估计外部扰动和模型不确定性。该估计器嵌入在全身控制框架中，以补偿腿式系统中的扰动。其次，引入了一种全面的全身抗扰控制框架（WB-DRC），该框架考虑了机器人的全身动力学。与之前的全身控制框架相比，WB-DRC有效地处理了外部扰动和模型不确定性，并具有适应复杂地形的潜力。第三，在Gazebo模拟器中进行了二足和四足机器人的仿真，以证明WB-DRC的有效性和通用性。最后，在四足机器人上进行了广泛的实验，验证了在各种扰动条件下使用WB-DRC的机器人系统的鲁棒性和稳定性。

🔬 方法详解

问题定义：腿式机器人在动态运动中，容易受到外部扰动（如推力、地面不平）和自身模型不确定性（如质量分布偏差、摩擦系数变化）的影响，导致控制精度下降甚至失稳。现有控制方法难以同时有效抑制这些扰动，限制了机器人在复杂环境下的应用。

核心思路：论文的核心思路是设计一个能够准确估计并补偿扰动的全身控制框架。通过将自适应控制和扩展状态观测器（ESO）相结合，可以同时估计外部扰动和模型不确定性。然后，将估计的扰动信息融入到全身控制中，从而实现对扰动的有效抑制。

技术框架：WB-DRC框架主要包含以下几个模块：1) 扰动估计器：利用自适应控制和ESO估计外部扰动和模型不确定性。2) 全身控制器：基于机器人全身动力学模型，计算关节力矩。3) 扰动补偿器：根据扰动估计器的输出，调整关节力矩，以补偿扰动的影响。整个框架以闭环方式运行，不断估计和补偿扰动，从而保证机器人的稳定性和控制精度。

关键创新：该方法最重要的创新点在于扰动估计器的设计。传统的ESO通常难以同时估计外部扰动和模型不确定性。该论文提出的扰动估计器，通过结合自适应控制和ESO，实现了对这两种扰动的有效分离和估计。此外，将扰动估计器与全身控制框架相结合，实现了对机器人全身动力学的全面考虑，提高了控制的鲁棒性。

关键设计：扰动估计器中的自适应控制部分，需要仔细设计自适应律，以保证估计的收敛性和稳定性。ESO的设计需要选择合适的带宽和观测增益，以平衡估计的精度和噪声抑制能力。全身控制器通常采用二次规划（QP）方法，需要合理设置目标函数和约束条件，以实现期望的运动轨迹和力矩分配。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文在Gazebo模拟器中对二足和四足机器人进行了仿真实验，验证了WB-DRC的有效性。在四足机器人实验中，通过施加外部推力等扰动，证明了WB-DRC能够显著提高机器人的抗扰能力和稳定性。实验结果表明，与传统的全身控制方法相比，WB-DRC能够更好地抑制扰动，并实现更精确的运动控制。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于各种腿式机器人，例如：搜救机器人、巡检机器人、物流机器人等。通过提高机器人在复杂环境下的运动能力，可以使其在灾难救援、工业巡检、物流配送等领域发挥更大的作用。此外，该方法还可以应用于人机协作机器人，提高其安全性和可靠性。

📄 摘要（原文）

This letter presents a control framework for legged robots that enables self-perception and resistance to external disturbances and model uncertainties. First, a novel disturbance estimator is proposed, integrating adaptive control and extended state observers (ESO) to estimate external disturbances and model uncertainties. This estimator is embedded within the whole-body control framework to compensate for disturbances in the legged system. Second, a comprehensive whole-body disturbance rejection control framework (WB-DRC) is introduced, accounting for the robot's full-body dynamics. Compared to previous whole-body control frameworks, WB-DRC effectively handles external disturbances and model uncertainties, with the potential to adapt to complex terrain. Third, simulations of both biped and quadruped robots are conducted in the Gazebo simulator to demonstrate the effectiveness and versatility of WB-DRC. Finally, extensive experimental trials on the quadruped robot validate the robustness and stability of the robot system using WB-DRC under various disturbance conditions.