Load-bearing Assessment for Safe Locomotion of Quadruped Robots on Collapsing Terrain
作者: Vivian S. Medeiros, Giovanni B. Dessy, Thiago Boaventura, Marcelo Becker, Claudio Semini, Victor Barasuol
分类: cs.RO
发布日期: 2025-10-24
💡 一句话要点
提出一种基于力感知的四足机器人可塌陷地形安全导航框架
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 四足机器人 可塌陷地形 地形探测 模型预测控制 承载能力分析
📋 核心要点
- 四足机器人在搜索救援或行星探索等场景中，常面临可塌陷地形带来的挑战，现有方法依赖外部传感器或地图。
- 该论文提出一种无需额外硬件的方案，通过关节测量评估地形稳定性，并结合模型预测控制优化机器人运动。
- 实验结果表明，该框架能够在可塌陷地形和岩石地形上保持稳定，并动态调整落脚点，提升安全性。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种鲁棒的四足机器人运动框架，用于在不稳定的可塌陷地形上安全导航。该框架集成了地形探测、承载能力分析、运动规划和控制策略。与依赖专用传感器或外部地形测绘的传统方法不同，我们的方法利用关节测量来评估地形稳定性，无需硬件修改。模型预测控制（MPC）系统优化机器人运动，平衡稳定性和探测约束，而状态机协调地形探测动作，使机器人能够检测可塌陷区域并动态调整其落脚点。在定制的可塌陷平台和岩石地形上的实验结果表明，该框架能够在保持稳定性和优先考虑安全性的同时，穿越可塌陷地形。
🔬 方法详解
问题定义：四足机器人在可塌陷地形上安全移动是一个挑战。现有方法通常依赖于外部传感器（如深度相机或激光雷达）来构建地形地图，或者需要预先进行地形分析。这些方法增加了系统的复杂性和成本，并且可能在环境光线不足或地形复杂的情况下失效。因此，如何在不依赖外部传感器的情况下，使四足机器人安全地穿越可塌陷地形是一个亟待解决的问题。
核心思路：该论文的核心思路是利用四足机器人自身的关节测量数据来评估地形的承载能力。通过分析腿部与地面的接触力，机器人可以推断出地面的稳定性。结合模型预测控制（MPC），机器人可以在运动过程中动态地探测地形，并根据探测结果调整落脚点，从而避免进入可塌陷区域。这种方法无需额外的传感器，降低了系统的复杂性和成本。
技术框架：该框架包含四个主要模块：地形探测、承载能力分析、运动规划和控制。首先，状态机协调地形探测动作，机器人通过轻微的足端触地来探测地形。然后，承载能力分析模块利用关节测量数据估计地面的稳定性。接下来，模型预测控制（MPC）系统根据地形稳定性信息优化机器人运动轨迹，平衡稳定性和探测约束。最后，底层控制器执行MPC生成的运动指令，实现机器人的安全运动。
关键创新：该论文的关键创新在于利用四足机器人自身的关节测量数据进行地形评估，无需额外的传感器。这种方法降低了系统的复杂性和成本，并且提高了机器人在未知环境中的适应性。此外，结合状态机和MPC，实现了地形探测和运动规划的协同优化，提高了机器人在可塌陷地形上的导航能力。
关键设计：状态机用于协调地形探测动作，例如轻微的足端触地。承载能力分析模块使用接触力估计地面的稳定性，具体方法未知。MPC的目标函数包含稳定性和探测约束，例如避免进入低承载能力的区域。MPC的控制频率和预测时域未知。底层控制器采用力/位混合控制，保证足端与地面的稳定接触。
📊 实验亮点
实验结果表明，该框架能够在定制的可塌陷平台和岩石地形上成功导航。与没有地形探测的基线方法相比，该框架能够显著提高机器人在可塌陷地形上的安全性，并减少陷入塌陷区域的概率。具体的性能数据（如成功导航率、塌陷次数等）未知。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于搜索救援、行星探索、灾后重建等领域。在这些场景中，四足机器人需要在复杂且不稳定的地形上执行任务。该框架能够提高机器人在这些环境中的自主导航能力和安全性，降低对外部环境信息的依赖，从而扩展四足机器人的应用范围。
📄 摘要（原文）
Collapsing terrains, often present in search and rescue missions or planetary exploration, pose significant challenges for quadruped robots. This paper introduces a robust locomotion framework for safe navigation over unstable surfaces by integrating terrain probing, load-bearing analysis, motion planning, and control strategies. Unlike traditional methods that rely on specialized sensors or external terrain mapping alone, our approach leverages joint measurements to assess terrain stability without hardware modifications. A Model Predictive Control (MPC) system optimizes robot motion, balancing stability and probing constraints, while a state machine coordinates terrain probing actions, enabling the robot to detect collapsible regions and dynamically adjust its footholds. Experimental results on custom-made collapsing platforms and rocky terrains demonstrate the framework's ability to traverse collapsing terrain while maintaining stability and prioritizing safety.