Physically-Feasible Reactive Synthesis for Terrain-Adaptive Locomotion

📄 arXiv: 2509.23185v1 📥 PDF

作者: Ziyi Zhou, Qian Meng, Hadas Kress-Gazit, Ye Zhao

分类: cs.RO

发布日期: 2025-09-27

💡 一句话要点

提出一种地形自适应四足机器人运动的物理可行反应式综合框架

🎯 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 步态规划 机器人控制

📋 核心要点

  1. 现有四足机器人运动规划方法在复杂地形下的鲁棒性和适应性不足，或计算成本过高。
  2. 该方法结合反应式综合与混合整数凸规划，生成物理可行的步态，并采用符号修复机制应对物理不可行性。
  3. 通过仿真和硬件实验，验证了该框架在复杂地形（如踏脚石、钢筋）下的有效性和安全性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种用于四足机器人运动的集成规划框架，该框架能够应对动态变化、不可预见的地形。现有方法通常依赖于启发式算法进行实时落脚点选择，这限制了鲁棒性和适应性，或者依赖于计算密集型的轨迹优化，跨越复杂地形和长时程。相比之下，我们的方法结合了反应式综合，用于生成构造正确的符号级控制器，以及混合整数凸规划（MICP），用于在每个符号转换期间进行动态和物理上可行的步法规划。为了减少对昂贵的MICP求解的依赖，并适应由于物理不可行性而可能违反的规范，我们采用了一种符号修复机制，该机制选择性地仅生成所需的符号转换。在执行过程中，基于实际地形数据的实时MICP重规划，结合运行时符号修复和延迟感知协调，实现了离线综合和在线操作之间的无缝桥接。通过广泛的仿真和硬件实验，我们验证了该框架在安全关键环境中识别缺失的运动技能并有效响应的能力，包括分散的踏脚石和钢筋场景。

🔬 方法详解

问题定义：现有四足机器人运动规划方法在动态变化和不可预测的地形中面临挑战。启发式方法缺乏鲁棒性，而轨迹优化方法计算量大，难以实时应用。因此，需要一种能够在复杂地形中实时生成物理可行运动轨迹的框架。

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（MICP）相结合。反应式综合用于生成符号级别的控制器，保证运动逻辑的正确性。MICP用于在每个符号转换期间进行动态和物理上可行的步法规划。通过这种结合，可以在保证运动逻辑正确性的前提下，实现物理上的可行性。

技术框架：该框架包含以下几个主要模块：1) 离线反应式综合：生成符号级别的控制器，定义了机器人应该采取的运动策略。2) 在线MICP步法规划：根据当前地形信息，使用MICP求解器生成物理可行的步法。3) 符号修复机制：当MICP求解失败时，通过修改符号级别的控制器来适应当前地形。4) 延迟感知协调：考虑计算延迟，协调离线综合和在线规划。

关键创新：该论文的关键创新在于将反应式综合与MICP相结合，并引入了符号修复机制。反应式综合保证了运动逻辑的正确性，MICP保证了物理可行性，而符号修复机制则提高了框架的鲁棒性，使其能够应对不可预测的地形变化。

关键设计：MICP的优化目标包括最小化能量消耗、保证稳定性、避免碰撞等。符号修复机制通过修改符号级别的控制器，例如添加新的状态或转换，来适应当前地形。延迟感知协调通过预测未来的状态，来补偿计算延迟带来的影响。具体的参数设置和损失函数细节在论文中进行了详细描述（未知）。

📊 实验亮点

通过仿真和硬件实验，验证了该框架在复杂地形下的有效性。例如，在踏脚石场景中，机器人能够成功地跨越不规则分布的石头，并在钢筋场景中安全地行走。实验结果表明，该框架能够有效地识别缺失的运动技能，并及时做出调整，保证机器人的安全。

🎯 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、动态和未知的环境中。例如，在灾后救援中，机器人可以利用该框架在瓦砾堆中安全有效地移动，搜寻幸存者。在工业巡检中，机器人可以在复杂的工厂环境中自主导航，检测设备故障。该研究为四足机器人在复杂环境中的应用提供了重要的技术支撑。

📄 摘要（原文）

We present an integrated planning framework for quadrupedal locomotion over dynamically changing, unforeseen terrains. Existing methods often depend on heuristics for real-time foothold selection-limiting robustness and adaptability-or rely on computationally intensive trajectory optimization across complex terrains and long horizons. In contrast, our approach combines reactive synthesis for generating correct-by-construction symbolic-level controllers with mixed-integer convex programming (MICP) for dynamic and physically feasible footstep planning during each symbolic transition. To reduce the reliance on costly MICP solves and accommodate specifications that may be violated due to physical infeasibility, we adopt a symbolic repair mechanism that selectively generates only the required symbolic transitions. During execution, real-time MICP replanning based on actual terrain data, combined with runtime symbolic repair and delay-aware coordination, enables seamless bridging between offline synthesis and online operation. Through extensive simulation and hardware experiments, we validate the framework's ability to identify missing locomotion skills and respond effectively in safety-critical environments, including scattered stepping stones and rebar scenarios.