Bi-Level Optimization for Contact and Motion Planning in Rope-Assisted Legged Robots
作者: Ruben Malacarne, Ioannis Tsikelis, Enrico Mingo Hoffman, Michele Focchi
分类: cs.RO
发布日期: 2026-04-29
💡 一句话要点
提出双层优化框架，用于绳索辅助腿式机器人攀爬的接触与运动规划
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 绳索辅助机器人 腿式机器人 攀爬 双层优化 运动规划 接触规划 交叉熵方法
📋 核心要点
- 现有方法难以同时优化绳索张力、腿部力量和落脚点选择，限制了绳索辅助腿式机器人的攀爬能力。
- 论文提出双层优化框架，外层使用交叉熵方法选择落脚点，内层使用非线性优化计算动态可行运动，从而实现全局优化。
- 在ALPINE攀爬机器人平台上，针对多种复杂地形进行了实验验证，证明了该方法在绳索辅助攀爬任务中的有效性。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种规划流程框架，用于绳索辅助机器人在垂直表面攀爬的运动。该框架被构建为一个双层优化方案，解决了一个混合整数问题：在选择可行的地形区域进行落脚的同时，优化控制输入，即绳索张力和腿部力量，以及落脚位置。外层优化使用交叉熵方法求解，而内层优化依赖于基于梯度的非线性优化来计算动态可行的运动。该方法在一个新型攀爬机器人平台ALPINE上，在各种具有挑战性的地形配置中进行了验证。
🔬 方法详解
问题定义：绳索辅助腿式机器人攀爬垂直表面时，需要同时规划落脚点、腿部受力和绳索张力，这是一个复杂的混合整数优化问题。现有方法通常将这些问题解耦，或者采用启发式方法，难以保证全局最优性和动态可行性。因此，如何高效地求解该混合整数优化问题，是实现绳索辅助机器人自主攀爬的关键挑战。
核心思路：论文的核心思路是将攀爬规划问题分解为双层优化问题。外层优化负责选择合适的落脚点，这是一个离散的搜索问题；内层优化则在给定的落脚点下，优化腿部受力和绳索张力，以实现动态可行的运动。通过这种分解，可以将一个复杂的混合整数问题转化为一个更容易求解的优化问题。
技术框架：该框架包含两个主要模块：外层优化器和内层优化器。外层优化器使用交叉熵方法（Cross-Entropy Method）来搜索最佳的落脚点序列。对于每个候选的落脚点序列，内层优化器使用基于梯度的非线性优化方法，计算满足动力学约束的腿部受力和绳索张力。内层优化器的结果反馈给外层优化器，用于更新落脚点分布。整个流程迭代进行，直到找到一个满足要求的攀爬方案。
关键创新：该论文的关键创新在于将攀爬规划问题建模为双层优化问题，并采用交叉熵方法和非线性优化方法分别求解外层和内层优化。这种方法能够有效地处理混合整数优化问题，并保证解的全局性和动态可行性。此外，该论文还提出了一个新型的攀爬机器人平台ALPINE，用于验证所提出的方法。
关键设计：外层优化器使用交叉熵方法，需要设置交叉熵方法的参数，如样本数量、精英样本比例等。内层优化器使用非线性优化方法，需要定义目标函数和约束条件。目标函数通常是最小化能量消耗或运动时间，约束条件包括动力学约束、接触约束、绳索张力约束等。此外，还需要选择合适的优化算法和参数，以保证优化过程的收敛性和效率。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法能够在各种复杂地形上实现绳索辅助攀爬。在ALPINE机器人平台上，该方法成功规划出动态可行的攀爬轨迹，并实现了稳定的攀爬运动。通过对比不同落脚点选择策略，验证了交叉熵方法在外层优化中的有效性。该方法为绳索辅助腿式机器人的自主攀爬提供了一种有效的解决方案。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于高空作业、救援、勘探等领域。例如，在建筑物外墙维护、电力线路检修、地震灾害救援等场景中，绳索辅助腿式机器人可以代替人类完成危险的任务，提高工作效率和安全性。未来，该技术还可以扩展到其他类型的机器人，如多足机器人、蛇形机器人等，实现更复杂的运动和操作。
📄 摘要（原文）
This paper presents a planning pipeline framework for locomotion in rope-assisted robots climbing vertical surfaces. The proposed framework is formulated as a bi-level optimization scheme that addresses a mixed-integer problem: selecting feasible terrain regions for landing while simultaneously optimizing the control inputs, namely rope tensions and leg forces, and landing location. The outer level of the optimization is solved using the Cross-Entropy Method, while the inner level relies on gradient-based nonlinear optimization to compute dynamically feasible motions. The approach is validated on a novel climbing robot platform, ALPINE, across a variety of challenging terrain configurations.