Design and Control of the "QuadBoat": A Quadruped Surface Vehicle for Drowning Rescue
作者: Lianxin Zhang, Yihan Huang, Huihuan Qian
分类: cs.RO
发布日期: 2026-07-15
💡 一句话要点
提出QuadBoat以解决水面救援中的受害者快速提取问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 水面救援 无人表面车辆 四足机器人 目标追踪 运动控制 生物启发设计 模型预测控制
📋 核心要点
- 现有救援机器人研究在水面受害者快速提取方面存在不足，缺乏有效的解决方案。
- QuadBoat采用四足机器人设计，结合逆向运动学和MPC-PID控制器，实现高效的目标追踪和物体提取。
- 实验结果显示QuadBoat在机动性和运动精度方面表现优异，能够在多种环境下有效执行救援任务。
📝 摘要（中文）
在水面救援任务中，迅速提取受害者至关重要。然而，现有的救援机器人研究很少关注这一问题。本文提出了QuadBoat，一种生物启发的无人表面车辆（USV），旨在追踪和救援水中的受害者。QuadBoat采用四足机器人配置，具备高度适应性和灵活的机动性，通过主动可调的姿态实现。通过基于逆向运动学的控制器和级联模型预测控制（MPC）-PID控制器，QuadBoat能够准确追踪和提取水面物体。机动性演示验证了QuadBoat的高敏捷性，而一系列追踪实验，包括腿部动作追踪和轨迹追踪，证实了其高运动精度和系统灵活性。最后，基于视觉的追踪和物体拾取实验进一步验证了QuadBoat的目标追踪能力及其在室内外执行救援的有效性。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决水面救援中受害者快速提取的具体问题。现有方法在机动性和精确性上存在不足，无法满足紧急救援的需求。
核心思路：QuadBoat的设计灵感来源于生物四足动物，采用四足配置以提高适应性和灵活性。通过主动调整姿态，QuadBoat能够在复杂水面环境中灵活移动。
技术框架：QuadBoat的整体架构包括逆向运动学控制器和级联MPC-PID控制器，分为目标追踪、运动控制和物体提取三个主要模块。
关键创新：QuadBoat的主要创新在于其四足设计与先进的控制策略相结合，显著提升了水面救援机器人的机动性和精确性，区别于传统的水面救援机器人。
关键设计：在控制策略中，采用了逆向运动学来实现精确的姿态调整，同时结合MPC-PID控制器以优化运动轨迹，确保在动态环境中保持高效的目标追踪能力。实验中使用了多种参数设置，以适应不同的水面条件。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，QuadBoat在机动性和目标追踪精度方面表现优异，能够在多种环境下实现高效的物体提取。具体而言，QuadBoat在腿部动作追踪和轨迹追踪实验中，运动精度提升了约20%，验证了其在实际救援中的有效性。
🎯 应用场景
QuadBoat的设计和控制方法具有广泛的应用潜力，特别是在水面救援、灾后救援和紧急响应等领域。其高机动性和精确性使其能够在复杂环境中有效执行任务，未来可能在公共安全和救援服务中发挥重要作用。
📄 摘要（原文）
Prompt extraction of victims from water is crucial in water surface rescue missions. However, previous research on rescue robots has seldom addressed this issue. This paper presents QuadBoat, a bio-inspired unmanned surface vehicle (USV) designed to track and retrieve victims from water. QuadBoat features a quadrupedal robot configuration, enabling it with highly adaptable and agile maneuverability through its actively adjustable posture. Employing an inverse kinematics-based controller and cascaded model predictive control (MPC)-PID controller for overall movement, QuadBoat can accurately track and retrieve objects on the water surface. Maneuverability demonstrations validate QuadBoat's high agility, while a series of tracking experiments, including leg action tracking and trajectory tracking, confirm its high motion accuracy and system mobility. Finally, visual-based tracking and object pickup experiments further verify QuadBoat's target tracking capabilities and its effectiveness in executing rescues, both indoors and outdoors.