Physically-Feasible Reactive Synthesis for Terrain-Adaptive Locomotion via Trajectory Optimization and Symbolic Repair
作者: Ziyi Zhou, Qian Meng, Hadas Kress-Gazit, Ye Zhao
分类: cs.RO
发布日期: 2025-03-05 (更新: 2025-03-21)
💡 一句话要点
提出基于轨迹优化和符号修复的四足机器人地形自适应运动规划框架
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 四足机器人 运动规划 反应式综合 混合整数凸规划 地形自适应 符号修复 轨迹优化
📋 核心要点
- 现有四足机器人运动规划方法在复杂地形中存在安全性不足或计算复杂度过高的问题。
- 该框架结合反应式综合和混合整数凸规划，在符号层面生成安全控制器，并进行动态足迹规划。
- 通过高层管理器减少状态空间，并利用符号修复处理动态不可行性，提升了框架的可扩展性和实时性。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种用于四足机器人在动态变化、不可预见地形上运动的集成规划框架。现有方法要么依赖于即时足点选择的启发式方法，牺牲了安全性和通用性，要么求解具有复杂地形特征和长时间范围的昂贵轨迹优化问题。相比之下，我们的框架利用反应式综合在符号级别生成正确的控制器，并利用混合整数凸规划（MICP）为每个符号转换进行动态和物理上可行的足迹规划。我们使用一个高层管理器，通过结合局部环境信息来减少综合中的大型状态空间，从而提高综合的可扩展性。为了处理由于动态不可行性而无法满足的规范，并最大限度地减少昂贵的MICP求解，我们利用符号修复过程来仅生成必要的符号转换。在在线执行期间，使用真实地形数据重新运行MICP，以及运行时符号修复，弥合了离线综合和在线执行之间的差距。我们在仿真中展示了我们的框架发现缺失的运动技能并在安全关键环境中（如分散的踏脚石和钢筋）迅速做出反应的能力。
🔬 方法详解
问题定义：现有四足机器人运动规划方法在动态、复杂地形中面临挑战。启发式方法虽然快速，但缺乏安全性保证；而基于轨迹优化的方法计算量大，难以实时响应环境变化。因此，需要一种既能保证安全性，又能快速适应复杂地形的运动规划方法。
核心思路：该论文的核心思路是将反应式综合与混合整数凸规划相结合。反应式综合用于生成在符号层面保证正确的控制器，而混合整数凸规划用于在每个符号转换中进行动态和物理上可行的足迹规划。通过这种结合，可以在保证安全性的前提下，实现对复杂地形的快速适应。
技术框架：该框架包含以下几个主要模块：1) 高层管理器：用于减少反应式综合中的状态空间，提高可扩展性。2) 反应式综合器：生成符号级别的控制器，保证安全性。3) 混合整数凸规划器：为每个符号转换规划动态可行的足迹。4) 符号修复模块：处理由于动态不可行性而无法满足的规范，减少计算量。5) 在线执行模块：使用真实地形数据重新运行MICP，并进行运行时符号修复，弥合离线综合和在线执行之间的差距。
关键创新：该论文的关键创新在于将反应式综合和混合整数凸规划有效结合，并引入了符号修复机制。反应式综合保证了安全性，混合整数凸规划实现了动态足迹规划，而符号修复则提高了框架的鲁棒性和效率。这种结合方式使得机器人能够在复杂、动态环境中安全、高效地运动。
关键设计：高层管理器通过提取局部环境信息来减少状态空间，具体实现方式未知。混合整数凸规划器需要设计合适的成本函数和约束条件，以保证足迹的动态可行性和物理可行性，具体细节未知。符号修复模块的具体实现方式也未知，但其目标是生成必要的符号转换，以满足规范。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该框架在仿真环境中进行了验证，能够使四足机器人在分散的踏脚石和钢筋等复杂地形中安全、高效地运动。通过符号修复，该框架能够发现缺失的运动技能，并迅速对安全关键环境做出反应。具体的性能数据和对比基线未知。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于搜救机器人、巡检机器人、物流机器人等领域，尤其是在复杂、动态、未知的环境中，例如灾后救援现场、崎岖山地、工业厂房等。该框架能够提高机器人在这些环境中的自主运动能力和安全性，具有重要的实际应用价值。
📄 摘要（原文）
We propose an integrated planning framework for quadrupedal locomotion over dynamically changing, unforeseen terrains. Existing approaches either rely on heuristics for instantaneous foothold selection--compromising safety and versatility--or solve expensive trajectory optimization problems with complex terrain features and long time horizons. In contrast, our framework leverages reactive synthesis to generate correct-by-construction controllers at the symbolic level, and mixed-integer convex programming (MICP) for dynamic and physically feasible footstep planning for each symbolic transition. We use a high-level manager to reduce the large state space in synthesis by incorporating local environment information, improving synthesis scalability. To handle specifications that cannot be met due to dynamic infeasibility, and to minimize costly MICP solves, we leverage a symbolic repair process to generate only necessary symbolic transitions. During online execution, re-running the MICP with real-world terrain data, along with runtime symbolic repair, bridges the gap between offline synthesis and online execution. We demonstrate, in simulation, our framework's capabilities to discover missing locomotion skills and react promptly in safety-critical environments, such as scattered stepping stones and rebars.