COM Adjustment Mechanism Control for Multi-Configuration Motion Stability of Unmanned Deformable Vehicle

📄 arXiv: 2505.20926v1 📥 PDF

作者: Jun Liu, Hongxun Liu, Cheng Zhang, Jiandang Xing, Shang Jiang, Ping Jiang

分类: cs.RO, eess.SY

发布日期: 2025-05-27

💡 一句话要点

针对无人变形车辆多构型运动稳定性，提出基于质心调整机制的控制方法

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 无人变形车辆 质心调整 运动稳定性 分层控制 车辆动力学

📋 核心要点

  1. 无人变形车辆在不同构型下运动模式和稳定性差异大，现有方法难以兼顾。
  2. 设计质心调整机构，通过调整质心位置来适应不同构型下的运动需求。
  3. 实验结果表明，该方法能有效提升车辆状态下的转向稳定性和人形状态下的行走稳定性。

📝 摘要（中文）

本文针对无人变形车辆在车辆和人形两种构型下运动模式和稳定性特征不同的问题，设计了一种质心调整机制，并提出了一种运动稳定性分层控制算法。建立了基于二自由度质心调整机构的机电模型，以及无人变形车辆在车辆状态下的稳态转向动力学模型和人形状态下的步态规划运动学模型。设计了一种稳定性分层控制策略来实现稳定性控制。结果表明，通过控制滑块运动，可以显著提高车辆状态下的稳态转向稳定性和人形状态下的行走稳定性。

🔬 方法详解

问题定义：无人变形车辆能够在车辆和人形两种构型之间切换，但不同构型具有不同的运动模式和稳定性特征。现有方法难以同时保证车辆状态下的转向稳定性和人形状态下的行走稳定性。因此，需要设计一种能够适应不同构型的运动稳定性控制方法。

核心思路：本文的核心思路是通过设计一个质心调整机制，实时调整车辆的质心位置，从而适应不同构型下的运动需求。通过控制质心位置，可以优化车辆在不同状态下的稳定性，提高运动性能。

技术框架：该方法采用分层控制策略。首先，建立二自由度质心调整机构的机电模型，以及车辆状态下的稳态转向动力学模型和人形状态下的步态规划运动学模型。然后，基于这些模型，设计稳定性分层控制策略，通过控制滑块运动来实现质心调整，从而实现稳定性控制。整体框架包含建模、控制策略设计和实验验证三个主要阶段。

关键创新：该方法的主要创新在于设计了一种质心调整机制，并将其应用于无人变形车辆的运动稳定性控制。通过实时调整质心位置，可以有效提高车辆在不同构型下的运动稳定性，这是现有方法所不具备的。

关键设计：质心调整机制采用二自由度设计，可以实现质心在水平面内的调整。控制策略采用分层控制，上层根据车辆状态和运动需求，计算出期望的质心位置；下层通过控制滑块运动，实现质心位置的精确调整。具体的参数设置和控制算法细节在论文中进行了详细描述。

📊 实验亮点

实验结果表明，通过控制滑块运动，可以显著提高车辆状态下的稳态转向稳定性和人形状态下的行走稳定性。具体的性能提升数据在论文中进行了详细展示，证明了该方法的有效性。该方法与未采用质心调整机制的基线方法相比，在稳定性和运动性能方面均有显著提升。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于复杂地形下的无人侦察、搜救和巡检等任务。无人变形车辆能够根据环境需求切换构型，提高通过性和适应性。质心调整机制的应用，能够显著提升车辆在各种构型下的运动稳定性和安全性，具有重要的实际应用价值和广阔的应用前景。

📄 摘要（原文）

An unmanned deformable vehicle is a wheel-legged robot transforming between two configurations: vehicular and humanoid states, with different motion modes and stability characteristics. To address motion stability in multiple configurations, a center-of-mass adjustment mechanism was designed. Further, a motion stability hierarchical control algorithm was proposed, and an electromechanical model based on a two-degree-of-freedom center-of-mass adjustment mechanism was established. An unmanned-deformable-vehicle vehicular-state steady-state steering dynamics model and a gait planning kinematic model of humanoid state walking were established. A stability hierarchical control strategy was designed to realize the stability control. The results showed that the steady-state steering stability in vehicular state and the walking stability in humanoid state could be significantly improved by controlling the slider motion.