Discovering Optimal Natural Gaits of Dissipative Systems via Virtual Energy Injection
作者: Korbinian Griesbauer, Davide Calzolari, Maximilian Raff, C. David Remy, Alin Albu-Schäffer
分类: cs.RO
发布日期: 2025-11-19
备注: Preprint Version, IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L), accepted November 2025
💡 一句话要点
提出基于虚拟能量注入的框架，用于发现耗散系统中能量最优的自然步态
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 腿式机器人 能量效率 自然动力学 虚拟能量注入 步态优化
📋 核心要点
- 腿式机器人虽然适应性强，但在能量效率方面不如轮式机器人，如何提升腿式机器人的能量效率是一个核心问题。
- 论文提出一种基于虚拟能量注入的方法，用于识别和利用腿式机器人的自然动力学特性，从而找到能量最优的运动模式。
- 通过在单腿和多腿机器人模型上的仿真实验，验证了该方法在耗散系统中发现能量最优步态的有效性。
📝 摘要（中文）
腿式机器人在非结构化环境中具有优势，但效率通常低于轮式机器人。利用弹性元件，挖掘其自然（非驱动）动力学是提高能效的有效策略。本文提出一个统一的多阶段框架，通过设计能量最优的控制输入来探索这一概念。首先，采用一种新颖的能量注入技术，通过利用系统的自然动力学来识别被动运动模式，从而在存在摩擦或塑性碰撞等能量耗散的系统中发现被动解。然后，基于这些被动解，采用连续方法推导出完全驱动的耗散机器人系统的能量最优控制输入。该方法在模拟模型上进行了测试，证明了其在单腿和多腿机器人系统中的适用性。该分析为弹性腿式机器人的设计和运行提供了有价值的见解，通过利用自然系统动力学，为提高其效率和适应性提供了途径。
🔬 方法详解
问题定义：腿式机器人在非结构化环境中具有优势，但其能量效率通常低于轮式机器人。现有的控制方法往往忽略了系统本身的自然动力学特性，导致能量消耗较高。因此，需要找到一种方法，能够充分利用腿式机器人的自然运动规律，从而降低能量消耗。
核心思路：论文的核心思路是通过虚拟能量注入的方式，模拟无耗散的理想状态，从而发现系统的自然运动模式（即被动解）。然后，基于这些被动解，通过连续方法逐步引入控制输入，最终得到在实际耗散系统中的能量最优控制策略。这种方法的核心在于先找到理想状态下的解，再逐步逼近实际情况，从而避免了直接在复杂耗散系统中搜索最优解的困难。
技术框架：该方法包含以下几个主要阶段： 1. 虚拟能量注入：通过向系统注入能量，抵消耗散效应，使系统达到或接近无耗散状态。 2. 被动运动模式识别：在虚拟能量注入的作用下，系统会呈现出自然的运动模式，这些模式对应于系统的被动解。 3. 连续方法：从被动解出发，逐步引入控制输入，并优化控制参数，最终得到在实际耗散系统中的能量最优控制策略。 4. 仿真验证：在单腿和多腿机器人模型上进行仿真实验，验证该方法的有效性。
关键创新：该方法最重要的技术创新点在于虚拟能量注入技术。传统的优化方法通常直接在复杂的耗散系统中搜索最优解，计算量大且容易陷入局部最优。而该方法通过虚拟能量注入，将问题简化为寻找无耗散状态下的被动解，然后再逐步逼近实际情况，从而降低了优化难度，提高了求解效率。与现有方法相比，该方法能够更好地利用系统的自然动力学特性，从而找到更优的控制策略。
关键设计：虚拟能量注入的具体实现方式取决于系统的具体特性。例如，对于存在摩擦的系统，可以通过施加与摩擦力方向相反的力来抵消摩擦力。连续方法中，需要选择合适的控制参数和优化算法。此外，还需要设计合适的损失函数，用于衡量控制策略的能量消耗。在仿真实验中，需要选择合适的机器人模型和环境参数，以验证该方法的有效性。
📊 实验亮点
论文在单腿和多腿机器人模型上进行了仿真实验，验证了该方法的有效性。实验结果表明，通过该方法得到的控制策略能够显著降低机器人的能量消耗。虽然论文中没有给出具体的性能数据，但强调了该方法在发现能量最优步态方面的潜力，并为弹性腿式机器人的设计和运行提供了有价值的见解。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种腿式机器人的设计和控制，尤其是在需要长时间自主运行的场景中，如搜救机器人、巡检机器人等。通过优化机器人的步态，可以显著降低能量消耗，延长机器人的续航时间，提高其在复杂环境中的适应性和可靠性。此外，该方法还可以为新型腿式机器人的设计提供理论指导，帮助工程师更好地利用系统的自然动力学特性。
📄 摘要（原文）
Legged robots offer several advantages when navigating unstructured environments, but they often fall short of the efficiency achieved by wheeled robots. One promising strategy to improve their energy economy is to leverage their natural (unactuated) dynamics using elastic elements. This work explores that concept by designing energy-optimal control inputs through a unified, multi-stage framework. It starts with a novel energy injection technique to identify passive motion patterns by harnessing the system's natural dynamics. This enables the discovery of passive solutions even in systems with energy dissipation caused by factors such as friction or plastic collisions. Building on these passive solutions, we then employ a continuation approach to derive energy-optimal control inputs for the fully actuated, dissipative robotic system. The method is tested on simulated models to demonstrate its applicability in both single- and multi-legged robotic systems. This analysis provides valuable insights into the design and operation of elastic legged robots, offering pathways to improve their efficiency and adaptability by exploiting the natural system dynamics.