Walking on Rough Terrain with Any Number of Legs
作者: Zhuoyang Chen, Xinyuan Wang, Shai Revzen
分类: cs.RO
发布日期: 2026-03-10
备注: 10 pages, 6 figures
💡 一句话要点
提出一种轻量级多足机器人控制架构，提升复杂地形适应性
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 多足机器人 粗糙地形 分段控制 状态机 机器人控制
📋 核心要点
- 现有机器人多足控制策略存在黑盒模型大、计算成本高的问题，难以适应复杂地形。
- 论文提出一种分段式控制架构，利用状态机和分段间信息传递，实现粗糙地形下的稳定行走。
- 通过仿真验证了该架构在6到16条腿的机器人上的有效性，可作为轻量级控制器或机器学习的基线。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种用于控制六足或更多腿的多足机器人在粗糙地形上行走的控制架构。该架构适用于分段式机器人，每两个腿使用三个执行器。每个分段都有相同的状态机，并且接收来自前方分段的输入。该设计弥合了类似WalkNet的事件级联控制器和基于CPG的控制器之间的差距：在存在接触时与地面紧密耦合，在缺少地面接触时产生虚拟运动。该方法可用作多足机器人的自适应和计算量小的控制器，并为机器学习控制器的学习提供基础能力。
🔬 方法详解
问题定义：现有方法，如大型黑盒机器学习模型、中央模式发生器（CPG）网络以及依赖机械稳定性的开环前馈控制，在多足机器人控制方面存在局限性。大型模型计算成本高，难以实时适应复杂地形；CPG网络在缺少地面接触时可能失效；开环控制对环境变化鲁棒性差。因此，需要一种计算量小、适应性强的多足机器人控制方法，使其能够在粗糙地形上稳定行走。
核心思路：论文的核心思路是将多足机器人分段控制，每个分段具有相同的状态机，并接收来自前方分段的输入。这种分段式结构允许机器人根据地形变化调整步态，实现自适应行走。同时，该设计结合了事件级联和CPG的优点，在有地面接触时紧密耦合，在缺少接触时产生虚拟运动，保证了运动的连续性。
技术框架：该控制架构主要包含以下几个部分：1）分段式机器人模型：机器人被划分为多个相同的分段，每两个腿由三个执行器控制。2）分段状态机：每个分段都有一个状态机，用于控制腿的运动。状态机根据地面接触情况和来自前方分段的输入进行状态切换。3）分段间通信：每个分段接收来自前方分段的状态信息，用于协调腿的运动。4）整体运动控制：通过分段状态机和分段间通信，实现机器人的整体运动控制。
关键创新：该方法最重要的创新点在于其分段式控制架构，该架构允许机器人根据地形变化自适应地调整步态，实现粗糙地形下的稳定行走。与传统的整体控制方法相比，该方法计算量更小，适应性更强。此外，该设计结合了事件级联和CPG的优点，在有地面接触时紧密耦合，在缺少接触时产生虚拟运动，保证了运动的连续性。
关键设计：每个分段的状态机是关键设计。状态机根据地面接触传感器信息和来自前方分段的输入进行状态切换。状态机的具体状态和切换规则需要根据机器人的具体结构和运动需求进行设计。此外，分段间通信的策略也需要仔细设计，以保证分段之间的协调运动。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过仿真验证了该控制架构在6到16条腿的机器人上的有效性。仿真结果表明，该架构能够使多足机器人在粗糙地形上稳定行走。虽然论文没有提供具体的性能数据和对比基线，但其提出的分段式控制架构为多足机器人的控制提供了一种新的思路，并为机器学习控制器的学习提供了一个有用的基线。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于搜索救援、勘探、物流等领域。多足机器人能够在复杂地形下稳定行走，使其在这些领域具有独特的优势。例如，在搜索救援中，多足机器人可以进入人类难以到达的危险区域，搜寻幸存者。在勘探领域，多足机器人可以用于地形勘测、资源探测等任务。在物流领域，多足机器人可以用于在复杂环境下运输货物。
📄 摘要（原文）
Robotics would gain by replicating the remarkable agility of arthropods in navigating complex environments. Here we consider the control of multi-legged systems which have 6 or more legs. Current multi-legged control strategies in robots include large black-box machine learning models, Central Pattern Generator (CPG) networks, and open-loop feed-forward control with stability arising from mechanics. Here we present a multi-legged control architecture for rough terrain using a segmental robot with 3 actuators for every 2 legs, which we validated in simulation for robots with 6 to 16 legs. Segments have identical state machines, and each segment also receives input from the segment in front of it. Our design bridges the gap between WalkNet-like event cascade controllers and CPG-based controllers: it tightly couples to the ground when contact is present, but produces fictive locomotion when ground contact is missing. The approach may be useful as an adaptive and computationally lightweight controller for multi-legged robots, and as a baseline capability for scaffolding the learning of machine learning controllers.