Dual-Horizon Hybrid Internal Model for Low-Gravity Quadrupedal Jumping with Hardware-in-the-Loop Validation
作者: Haozhe Xu, Yifei Zhao, Wenhao Feng, Zhipeng Wang, Hongrui Sang, Cheng Cheng, Xiuxian Li, Zhen Yin, Bin He
分类: cs.RO
发布日期: 2026-03-09
💡 一句话要点
提出双视野混合内部模型，解决低重力四足机器人连续跳跃难题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 四足机器人 低重力环境 连续跳跃 混合内部模型 硬件在环 月球探索 机器人控制
📋 核心要点
- 月球重力下连续跳跃面临飞行时间长、着陆冲击敏感等难题，现有方法难以在复杂地形上实现稳定控制。
- 论文提出双视野混合内部模型，融合短时垂直动力学和长时水平运动趋势，提升跳跃的稳定性和连续性。
- 开发了MATRIX硬件在环测试平台，模拟月球重力环境，验证了四足机器人在崎岖地形上的连续跳跃能力。
📝 摘要（中文）
在低重力环境下，跳跃是常见的移动方式。然而，由于飞行阶段延长和地面接触稀疏，在月球重力下实现连续跳跃仍然具有挑战性。延长的空中时间增加了着陆冲击的敏感性，并使得在崎岖的行星地形上进行稳定的姿态调节变得困难。现有方法主要解决平面上的单次跳跃，缺乏连续地形解决方案和真实的硬件验证。本文提出了一种双视野混合内部模型，用于仅使用本体感觉进行月球重力下的连续四足跳跃。两个时间编码器捕获互补的时间尺度：短视野分支通过显式垂直速度估计来模拟快速垂直动力学，而长视野分支模拟跳跃周期中的水平运动趋势和质心高度演变。融合表示实现了在月球重力特征的延长空中阶段下的稳定和连续跳跃。为了提供硬件在环验证，我们开发了MATRIX（机器人集成探索的混合现实自适应测试平台），这是一个数字孪生驱动的系统，通过滑轮-配重机制卸载重力，并将虚幻引擎月球地形实时映射到运动平台和跑步机。使用MATRIX，我们展示了四足机器人在月球重力模拟下跨越环形山状月球地形的连续跳跃。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决低重力环境下（特别是月球重力）四足机器人连续跳跃的难题。现有方法主要关注平面上的单次跳跃，缺乏在复杂地形上实现连续跳跃的能力，并且缺乏真实的硬件验证。延长的飞行时间使得着陆冲击更加敏感，姿态控制更加困难。
核心思路：论文的核心思路是利用双视野混合内部模型，同时考虑短时和长时动力学信息。短视野分支关注快速的垂直动力学，用于精确控制起跳和着陆；长视野分支关注水平运动趋势和质心高度变化，用于规划整个跳跃周期。通过融合这两个分支的信息，可以实现更稳定和连续的跳跃。
技术框架：整体框架包含两个主要部分：双视野混合内部模型和MATRIX硬件在环测试平台。双视野混合内部模型接收来自机器人的本体感觉数据，通过两个时间编码器分别提取短时和长时特征，然后将这些特征融合，用于控制机器人的运动。MATRIX平台通过滑轮-配重系统模拟月球重力，并通过运动平台和跑步机模拟月球地形，为机器人提供真实的实验环境。
关键创新：论文的关键创新在于双视野混合内部模型的设计。传统的内部模型通常只关注单一时间尺度，难以同时捕捉快速和慢速的动力学变化。通过引入两个时间编码器，分别处理短时和长时信息，可以更全面地理解机器人的运动状态，从而实现更稳定的控制。此外，MATRIX硬件在环测试平台也为机器人研究提供了一种新的验证方法。
关键设计：短视野分支使用较短的时间窗口来捕捉快速的垂直动力学，并显式地估计垂直速度。长视野分支使用较长的时间窗口来捕捉水平运动趋势和质心高度变化。两个分支的输出通过一个融合层进行融合，得到最终的控制信号。损失函数的设计旨在最小化预测误差，并鼓励机器人保持平衡和稳定。MATRIX平台使用Unreal Engine来模拟月球地形，并通过实时映射将虚拟环境同步到物理平台。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过MATRIX平台验证了所提出的双视野混合内部模型在月球重力模拟下的有效性。实验结果表明，四足机器人能够在崎岖的月球地形上实现连续跳跃，并且具有良好的稳定性和鲁棒性。具体的性能数据和对比基线（例如，与单视野模型或传统控制方法的对比）在论文中未明确给出，属于未知信息。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于月球和其他低重力环境下的机器人探索任务。例如，可以用于开发能够在月球表面进行快速移动和地形勘测的四足机器人。此外，该技术还可以应用于其他需要复杂运动控制的机器人系统，例如搜救机器人和医疗机器人。
📄 摘要（原文）
Locomotion under reduced gravity is commonly realized through jumping, yet continuous pronking in lunar gravity remains challenging due to prolonged flight phases and sparse ground contact. The extended aerial duration increases landing impact sensitivity and makes stable attitude regulation over rough planetary terrain difficult. Existing approaches primarily address single jumps on flat surfaces and lack both continuous-terrain solutions and realistic hardware validation. This work presents a Dual-Horizon Hybrid Internal Model for continuous quadrupedal jumping under lunar gravity using proprioceptive sensing only. Two temporal encoders capture complementary time scales: a short-horizon branch models rapid vertical dynamics with explicit vertical velocity estimation, while a long-horizon branch models horizontal motion trends and center-of-mass height evolution across the jump cycle. The fused representation enables stable and continuous jumping under extended aerial phases characteristic of lunar gravity. To provide hardware-in-the-loop validation, we develop the MATRIX (Mixed-reality Adaptive Testbed for Robotic Integrated eXploration) platform, a digital-twin-driven system that offloads gravity through a pulley-counterweight mechanism and maps Unreal Engine lunar terrain to a motion platform and treadmill in real time. Using MATRIX, we demonstrate continuous jumping of a quadruped robot under lunar-gravity emulation across cratered lunar-like terrain.