Towards Terrain-Aware Safe Locomotion for Quadrupedal Robots Using Proprioceptive Sensing
作者: Peiyu Yang, Jiatao Ding, Wei Pan, Claudio Semini, Cosimo Della Santina
分类: cs.RO
发布日期: 2026-03-10
备注: 8 pages, 10 figures
💡 一句话要点
针对四足机器人，提出基于本体感觉的安全地形感知运动方法
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 四足机器人 地形感知 安全运动 本体感觉 控制障碍函数
📋 核心要点
- 在不平坦地形上实现可靠估计和安全控制是四足机器人领域的一大挑战，尤其是在仅依赖本体感觉的低成本机器人上。
- 该论文提出了一种结合地形估计、状态估计和接触估计的耦合框架，并将其集成到基于控制障碍函数（CBF）的安全控制流程中。
- 实验结果表明，该方法显著降低了基座位置估计误差和方差，提高了接触估计的鲁棒性，并实现了仅依靠本体感觉的安全运动。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种利用本体感觉实现四足机器人安全运动的方法，尤其适用于仅配备IMU、关节编码器和接触力传感器的低成本机器人。该方法首先构建了一个估计框架，生成2.5维地形图并提取支撑平面参数，将其整合到接触和状态估计中。然后，将该估计框架集成到安全控制流程中，通过设计控制障碍函数（CBF）来提供严格的安全保证。实验表明，所提出的地形估计方法能够提供平滑的地形表示。此外，与解耦框架相比，地形、状态和接触的耦合估计框架将基座位置估计的平均绝对误差降低了64.8%，估计方差降低了47.2%，并提高了接触估计的鲁棒性。基于地形信息的CBF集成了历史地形信息和当前的本体感觉测量，仅依靠本体感觉来确保全局安全（使机器人远离危险区域）和局部安全（防止身体与地形碰撞）。
🔬 方法详解
问题定义：现有四足机器人在崎岖地形上的安全运动面临挑战，尤其是在仅依赖本体感觉（如IMU、关节编码器和接触力传感器）的低成本机器人上。主要痛点在于难以准确估计地形信息，从而影响状态估计和安全控制，导致机器人容易发生碰撞或跌倒。
核心思路：该论文的核心思路是构建一个耦合的估计框架，同时估计地形、机器人状态和接触信息。通过将地形信息融入状态估计和接触估计，提高估计的准确性和鲁棒性。然后，利用控制障碍函数（CBF）将地形信息融入安全控制中，确保机器人在运动过程中避免碰撞和跌倒。
技术框架：整体框架包含以下几个主要模块：1) 地形估计模块：利用本体感觉数据构建2.5维地形图，并提取支撑平面参数。2) 状态估计模块：融合地形信息和本体感觉数据，估计机器人的状态（位置、姿态等）。3) 接触估计模块：利用地形信息和状态估计结果，估计机器人与地面的接触情况。4) 安全控制模块：基于控制障碍函数（CBF），将地形信息和状态估计结果融入控制律中，确保机器人的安全运动。
关键创新：该论文的关键创新在于：1) 提出了一个耦合的估计框架，将地形估计、状态估计和接触估计相结合，提高了估计的准确性和鲁棒性。2) 将地形信息融入控制障碍函数（CBF）中，实现了基于本体感觉的安全控制，无需依赖外部传感器。
关键设计：地形估计模块可能采用高斯过程回归或其他插值方法来构建2.5维地形图。状态估计模块可能采用扩展卡尔曼滤波或其他非线性滤波方法。控制障碍函数（CBF）的设计需要仔细考虑地形信息、机器人状态和控制输入之间的关系，以确保安全约束得到满足。具体的参数设置和损失函数需要根据实际的机器人和地形进行调整。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，所提出的地形估计方法能够提供平滑的地形表示。与解耦框架相比，地形、状态和接触的耦合估计框架将基座位置估计的平均绝对误差降低了64.8%，估计方差降低了47.2%，并提高了接触估计的鲁棒性。这些数据表明，该方法在提高四足机器人在复杂地形上的运动性能方面具有显著优势。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要在复杂地形中安全运动的四足机器人，例如搜救机器人、巡检机器人和农业机器人。通过提高机器人在崎岖地形上的运动能力和安全性，可以使其在更广泛的领域发挥作用，例如灾后救援、环境监测和精准农业等。此外，该方法仅依赖本体感觉，降低了对外部传感器的依赖，从而降低了机器人的成本和复杂性。
📄 摘要（原文）
Achieving safe quadrupedal locomotion in real-world environments has attracted much attention in recent years. When walking over uneven terrain, achieving reliable estimation and realising safety-critical control based on the obtained information is still an open question. To address this challenge, especially for low-cost robots equipped solely with proprioceptive sensors (e.g., IMUs, joint encoders, and contact force sensors), this work first presents an estimation framework that generates a 2.5-D terrain map and extracts support plane parameters, which are then integrated into contact and state estimation. Then, we integrate this estimation framework into a safety-critical control pipeline by formulating control barrier functions that provide rigorous safety guarantees. Experiments demonstrate that the proposed terrain estimation method provides smooth terrain representations. Moreover, the coupled estimation framework of terrain, state, and contact reduces the mean absolute error of base position estimation by 64.8%, decreases the estimation variance by 47.2%, and improves the robustness of contact estimation compared to a decoupled framework. The terrain-informed CBFs integrate historical terrain information and current proprioceptive measurements to ensure global safety by keeping the robot out of hazardous areas and local safety by preventing body-terrain collision, relying solely on proprioceptive sensing.