Linear Twisting Sidewinding Gaits for Twistable Snake Robot Motion Planning on Complex Terrains
作者: Qingling Fan, Zhongqiang Ren
分类: cs.RO
发布日期: 2026-10-21
💡 一句话要点
提出线性扭转侧行步态以解决蛇形机器人运动规划问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 蛇形机器人 运动规划 侧行步态 扭转运动 复杂地形 负载分配 运动效率
📋 核心要点
- 现有的滚动向量方法在扭转运动上集中于短缓冲段，导致中间两个扭转关节过载，限制了蛇形机器人的运动能力。
- 本文提出了一种新的线性扭转侧行步态，通过将负载分布到整个身体，提升了蛇形机器人的运动效率和适应性。
- 实验结果表明，新步态在多种地形上表现优异，且速度比传统侧行步态提升了49%。
📝 摘要（中文）
侧行是蛇形机器人在各种地形上有效运动的步态，通过波动脊柱曲线并沿其移动接触段。然而，仅依赖波动运动限制了蛇形机器人的运动能力，结合扭转运动可以提高其速度和鲁棒性。本文提出了一种新的线性扭转侧行步态，能够将负载分布到整个身体，减少单个扭转关节的峰值输出功率42%。实验证明，新的步态能够在现有方法无法到达的多种地形上移动，并且速度比传统侧行步态快49%。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有蛇形机器人运动方法中，扭转运动集中于短缓冲段导致的关节过载问题。这种设计限制了机器人的运动能力和适应性。
核心思路：提出线性扭转侧行步态，通过将扭转负载均匀分布到整个身体，减少对单个扭转关节的依赖，从而提高机器人的运动效率和速度。
技术框架：整体架构包括步态生成模块、负载分配模块和运动控制模块。步态生成模块负责设计新的步态，负载分配模块确保负载均匀分布，运动控制模块实现实际运动。
关键创新：最重要的创新在于提出的线性扭转函数，使得负载分布更加均匀，显著降低了单个扭转关节的峰值输出功率，与现有方法相比，提升了运动的稳定性和效率。
关键设计：在参数设置上，优化了扭转速度与总输出功率的匹配，确保在不同地形下的运动性能。同时，设计了适应性强的控制算法，以应对复杂地形的挑战。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，新的线性扭转侧行步态在多种复杂地形上表现出色，单个扭转关节的峰值输出功率降低了42%，并且速度比传统侧行步态快49%。这些结果表明新方法在实际应用中的优势。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括救援机器人、探测机器人以及其他需要在复杂地形中灵活移动的机器人系统。通过提高蛇形机器人的运动能力，可以在灾难救援、环境监测等领域发挥重要作用，未来可能推动相关技术的广泛应用。
📄 摘要（原文）
Sidewinding is an efficient gait for snake robots to locomote on various terrains, by undulating the backbone curve and shifting the contact segments along it. However, relying solely on undulatory motion limits the locomotive capability of snake robots, and combining it with twisting motion can improve their speed and robustness. This hypothesis has recently been verified by the rolling vector approach, which locomotes the robot like a differential-drive car. Yet its twisting is concentrated in a short buffer segment, imposing most of the workload on the two twist joints in the middle, which can often overburden the motors and limit its locomotion. With that in mind, this paper develops a new family of twisting sidewinding gaits that distribute the workload over the entire body with our proposed linear twisting function. Under matched turning speed and total output power, our gaits reduce the peak output power of a single twist joint by 42%. Real-robot experiments show that, with the reduced workload, our new gaits can locomote the robot in various terrains that the existing rolling vector approach cannot. Besides, our new gaits can move up to 49% faster than conventional sidewinding without twisting.