Transformable Modular Robots: A CPG-Based Approach to Independent and Collective Locomotion

📄 arXiv: 2503.13674v2 📥 PDF

作者: Jiayu Ding, Rohit Jakkula, Tom Xiao, Zhenyu Gan

分类: cs.RO, eess.SY

发布日期: 2025-03-17 (更新: 2025-08-04)

💡 一句话要点

提出基于CPG的模块化机器人控制方法，实现独立和协同运动

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 模块化机器人 中央模式发生器 CPG控制 协同运动 自主运动

📋 核心要点

  1. 现有模块化机器人缺乏灵活的独立和协同运动控制方法，难以适应复杂环境。
  2. 论文提出分层CPG控制框架，低层控制单模块，高层协调模块间运动，实现平滑过渡。
  3. 仿真和硬件实验验证了CPG控制框架的有效性，实现了鲁棒、灵活和可扩展的运动。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种模块化机器人系统，该系统中的每个模块都具有独立的驱动、电池和控制能力，从而实现独立的移动和协同的运动。一个分层的中央模式发生器（CPG）框架控制运动，其中低层CPG控制单个模块，高层CPG同步模块间的协调，从而实现独立行为和协同行为之间的平滑过渡。为了验证该系统，我们在MuJoCo中进行了仿真，并进行了硬件实验，评估了不同配置下的运动。我们首先分析了单模块运动，然后是双模块协同运动。结果表明，基于CPG的控制框架在实现鲁棒、灵活和可扩展的运动方面是有效的。所提出的模块化架构在搜索和救援、环境监测和自主探索等领域具有潜在的应用，在这些领域中，适应性和可重构性至关重要。

🔬 方法详解

问题定义：模块化机器人需要在复杂环境中执行任务，现有方法难以在独立运动和协同运动之间灵活切换，缺乏鲁棒性和适应性。痛点在于如何设计一种能够有效协调多个模块，并实现平滑过渡的控制策略。

核心思路：论文的核心思路是利用中央模式发生器（CPG）来控制模块化机器人的运动。CPG是一种生物神经振荡器模型，能够产生周期性的运动模式，非常适合控制机器人的步态和运动。通过分层CPG结构，可以实现对单个模块的独立控制以及模块间的协同控制。

技术框架：该系统采用分层CPG控制框架。底层CPG控制单个模块的运动，包括关节角度和速度。高层CPG负责同步和协调各个模块的运动，实现整体的运动模式。系统包括以下主要模块：1. 单个模块的运动控制；2. 模块间的通信和同步；3. 基于CPG的运动规划和控制；4. 仿真环境和硬件平台。

关键创新：该方法最重要的创新点在于分层CPG控制框架的设计，它能够将复杂的模块化机器人控制问题分解为多个简单的子问题，并通过CPG的同步机制实现模块间的协调。与传统的集中式控制方法相比，该方法具有更好的鲁棒性和可扩展性。此外，该方法能够实现独立运动和协同运动之间的平滑过渡，提高了机器人的适应性。

关键设计：CPG网络的参数设置是关键。论文中，CPG的振荡频率、幅度和相位差等参数需要根据具体的机器人结构和运动需求进行调整。此外，高层CPG的同步机制也需要精心设计，以确保各个模块能够协调一致地运动。具体的参数优化方法和损失函数在论文中未详细说明，属于未知内容。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过MuJoCo仿真和硬件实验验证了该方法的有效性。实验结果表明，基于CPG的控制框架能够实现鲁棒、灵活和可扩展的运动。虽然论文中没有给出具体的性能数据和对比基线，但实验结果展示了单模块和双模块协同运动的可行性，证明了CPG控制框架在模块化机器人控制方面的潜力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于搜索和救援、环境监测、自主探索等领域。模块化机器人能够适应复杂地形和狭小空间，执行危险或重复性任务，降低人员风险。未来，通过进一步优化控制算法和硬件设计，有望实现更高级的自主运动和任务执行能力，例如自主组装、变形和协同操作。

📄 摘要（原文）

Modular robotics enables the development of versatile and adaptive robotic systems with autonomous reconfiguration. This paper presents a modular robotic system in which each module has independent actuation, battery power, and control, allowing both individual mobility and coordinated locomotion. A hierarchical Central Pattern Generator (CPG) framework governs motion, with a low-level CPG controlling individual modules and a high-level CPG synchronizing inter-module coordination, enabling smooth transitions between independent and collective behaviors. To validate the system, we conduct simulations in MuJoCo and hardware experiments, evaluating locomotion across different configurations. We first analyze single-module motion, followed by two-module cooperative locomotion. Results demonstrate the effectiveness of the CPG-based control framework in achieving robust, flexible, and scalable locomotion. The proposed modular architecture has potential applications in search and rescue, environmental monitoring, and autonomous exploration, where adaptability and reconfigurability are essential.