Human-Centered Development of Guide Dog Robots: Quiet and Stable Locomotion Control
作者: Shangqun Yu, Hochul Hwang, Trung M. Dang, Joydeep Biswas, Nicholas A. Giudice, Sunghoon Ivan Lee, Donghyun Kim
分类: cs.RO, cs.HC
发布日期: 2025-05-17 (更新: 2025-05-27)
💡 一句话要点
针对视障人士，提出低噪声、稳定步态的导盲犬机器人运动控制方案
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 导盲犬机器人 四足机器人 运动控制 步态规划 低噪声 视障辅助 平衡控制
📋 核心要点
- 现有四足导盲犬机器人在行走时存在噪声大、运动不平稳的问题，这会严重干扰视障人士的导航。
- 论文提出一种新型步行控制器，旨在实现慢速步进、平稳足端运动和稳定的平衡控制，同时保持人类的行走速度。
- 实验结果表明，该控制器显著降低了噪声，并提高了视障人士对导盲犬机器人的接受度。
📝 摘要（中文）
四足机器人因其外形与导盲犬相似，有望提供类似的服务。然而，如何使这些机器人成为视障人士（BLV）可靠的选择仍然面临挑战。其中，行走时的噪声和急动是现有四足机器人的主要缺点。导盲犬机器人研究在很大程度上忽略了这些问题，但我们与导盲犬使用者和训练员的访谈表明，声音和物理干扰对严重依赖环境声音进行导航的视障人士来说尤其具有破坏性。为了解决这些问题，我们开发了一种新型步行控制器，用于慢速步进和平稳的脚部摆动/接触，同时保持人类的行走速度，以及鲁棒和稳定的平衡控制。该控制器与感知系统集成，以促进在非平坦地形（如楼梯）上的运动。我们的控制器在宇树Go1机器人上进行了广泛的测试，并且与其他控制方法相比，噪声显著降低——仅为默认运动控制器的一半。在这项研究中，我们采用了一种混合方法来评估其与视障人士的可用性。在我们的室内步行实验中，参与者将我们的控制器与机器人的默认控制器进行了比较。结果表明，我们的控制器具有更高的接受度，突出了其改善导盲犬机器人用户体验的潜力。
🔬 方法详解
问题定义：现有四足导盲犬机器人的运动控制存在噪声大、步态不稳的问题，尤其对于依赖听觉导航的视障人士，这些问题会严重影响其使用体验和安全性。现有的控制方法通常侧重于运动速度和地形适应性，而忽略了噪声和步态平稳性。
核心思路：论文的核心思路是通过优化运动控制算法，降低机器人行走时的噪声和提高步态的平稳性。具体而言，通过控制足端的运动轨迹，使其在接触地面时更加平缓，从而减少冲击和振动，进而降低噪声。同时，优化平衡控制算法，保证机器人在慢速行走和非平坦地形上的稳定性。
技术框架：整体框架包括感知系统和运动控制系统。感知系统负责获取环境信息，例如地形高度和障碍物位置。运动控制系统根据感知信息，生成期望的足端轨迹和关节力矩，从而控制机器人的运动。运动控制系统主要包含三个模块：步态规划模块、足端轨迹生成模块和平衡控制模块。步态规划模块确定机器人的行走速度和步长。足端轨迹生成模块根据步态规划结果，生成平滑的足端运动轨迹。平衡控制模块负责维持机器人的平衡，防止倾倒。
关键创新：论文的关键创新在于提出了一种新型的步行控制器，该控制器能够实现低噪声、平稳的步态，同时保持人类的行走速度。该控制器通过优化足端轨迹和平衡控制算法，显著降低了机器人行走时的噪声和提高了步态的平稳性。此外，该控制器还与感知系统集成，能够适应非平坦地形。
关键设计：在足端轨迹生成方面，论文采用了一种基于样条曲线的轨迹规划方法，保证足端运动的平滑性。在平衡控制方面，论文采用了一种基于力矩的平衡控制方法，能够有效地抑制机器人的倾倒。此外，论文还对控制器的参数进行了精细的调整，以实现最佳的性能。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，与默认的运动控制器相比，该论文提出的控制器能够显著降低噪声，降幅达到一半。在室内步行实验中，视障人士对该控制器的接受度明显高于默认控制器，表明该控制器能够显著改善导盲犬机器人的用户体验。视频演示链接为：https://youtu.be/8-pz_8Hqe6s。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于开发更安全、更舒适的导盲犬机器人，帮助视障人士更好地进行导航和出行。此外，该技术还可以推广到其他类型的四足机器人，例如巡检机器人、物流机器人等，提高其在复杂环境中的适应性和可靠性。未来，结合更先进的感知和人工智能技术，导盲犬机器人有望成为视障人士生活中不可或缺的助手。
📄 摘要（原文）
A quadruped robot is a promising system that can offer assistance comparable to that of dog guides due to its similar form factor. However, various challenges remain in making these robots a reliable option for blind and low-vision (BLV) individuals. Among these challenges, noise and jerky motion during walking are critical drawbacks of existing quadruped robots. While these issues have largely been overlooked in guide dog robot research, our interviews with guide dog handlers and trainers revealed that acoustic and physical disturbances can be particularly disruptive for BLV individuals, who rely heavily on environmental sounds for navigation. To address these issues, we developed a novel walking controller for slow stepping and smooth foot swing/contact while maintaining human walking speed, as well as robust and stable balance control. The controller integrates with a perception system to facilitate locomotion over non-flat terrains, such as stairs. Our controller was extensively tested on the Unitree Go1 robot and, when compared with other control methods, demonstrated significant noise reduction -- half of the default locomotion controller. In this study, we adopt a mixed-methods approach to evaluate its usability with BLV individuals. In our indoor walking experiments, participants compared our controller to the robot's default controller. Results demonstrated superior acceptance of our controller, highlighting its potential to improve the user experience of guide dog robots. Video demonstration (best viewed with audio) available at: https://youtu.be/8-pz_8Hqe6s.