Safe Control of Quadruped in Varying Dynamics via Safety Index Adaptation

📄 arXiv: 2409.09882v1 📥 PDF

作者: Kai S. Yun, Rui Chen, Chase Dunaway, John M. Dolan, Changliu Liu

分类: eess.SY, cs.RO

发布日期: 2024-09-15

DOI: 10.1109/ICRA55743.2025.11127362

💡 一句话要点

提出安全指标自适应方法，解决四足机器人变动力学下的安全控制问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 安全控制 四足机器人 变动力学 安全指标自适应 机器人控制

📋 核心要点

  1. 现有安全控制方法依赖精确的系统动力学模型，当动力学变化时，例如负载变化，安全保证失效。
  2. 提出安全指标自适应(SIA)方法，通过实时更新安全指标，适应变化的动力学，保证安全性和收敛性。
  3. 在携带包裹的四足机器人上验证了SIA的有效性，即使负载重量实时变化，也能安全避障并完成任务。

📝 摘要（中文）

在真实环境中部署安全控制律时，变动力学是一个根本性的难题。安全指标合成(SIS)深度依赖于系统动力学，一旦动力学发生变化，先前合成的安全指标就会失效。本文展示了安全指标自适应(SIA)在变动力学中的实时有效性。SIA能够实时适应变化的动力学，从而使自适应的安全控制律仍然能够保证：1)在安全区域内的前向不变性；2)有限时间内收敛到该安全区域。本文将SIA应用于携带包裹的四足机器人，其中有效载荷重量实时变化。当动力学发生变化时(例如，有效载荷重量的变化)，SIA会更新安全指标，从而使四足机器人能够在实现其性能目标的同时避开障碍物。数值研究为SIA提供了理论保证，一系列硬件实验证明了SIA在实际部署中避免变动力学下障碍物的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决四足机器人在变动力学环境下的安全控制问题。传统的安全控制方法，如基于安全指标合成(SIS)的方法，严重依赖于精确的系统动力学模型。当机器人的动力学特性发生变化时，例如由于负载变化、环境干扰等因素，预先计算的安全指标将不再有效，导致机器人无法保证安全性和性能。现有方法难以适应这种动态变化，容易导致碰撞或任务失败。

核心思路：论文的核心思路是提出一种安全指标自适应(SIA)方法，该方法能够实时地根据动力学变化调整安全指标。通过在线估计或学习动力学参数的变化，SIA能够动态地更新安全指标，从而保证机器人在新的动力学条件下仍然满足安全约束，并能够收敛到安全区域。这种自适应能力使得机器人能够在不确定和变化的真实环境中安全可靠地运行。

技术框架：SIA方法的技术框架主要包含以下几个模块：1) 动力学变化检测模块：用于检测系统动力学是否发生了显著变化，例如通过传感器数据或状态估计；2) 安全指标更新模块：根据检测到的动力学变化，实时更新安全指标。这可能涉及到重新计算安全指标的参数，或者使用学习方法来预测新的安全指标；3) 安全控制律设计模块：基于更新后的安全指标，设计安全控制律，保证机器人在安全区域内的前向不变性，并能够有限时间收敛到安全区域；4) 机器人控制执行模块：将安全控制律应用于实际的机器人控制系统，驱动机器人执行任务。

关键创新：论文最重要的技术创新点在于提出了安全指标自适应(SIA)的概念和实现方法。与传统的静态安全指标方法相比，SIA能够实时地适应动力学变化，从而保证机器人在不确定和变化的真实环境中的安全性和鲁棒性。这种自适应能力使得机器人能够更好地应对实际应用中的各种挑战。

关键设计：SIA的关键设计包括：1) 动力学变化检测的灵敏度和准确性：需要设计合适的阈值或算法，以准确地检测到动力学变化，并避免误判；2) 安全指标更新的效率和稳定性：需要设计高效的算法，以实时地更新安全指标，并保证更新后的安全指标能够稳定地工作；3) 安全控制律的鲁棒性和性能：需要设计鲁棒的安全控制律，以保证机器人在各种动力学条件下都能够安全地运行，并尽可能地提高性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过数值仿真和硬件实验验证了SIA的有效性。在四足机器人携带包裹的实验中，即使包裹重量实时变化，SIA仍然能够保证机器人安全避障，并完成预定的运动目标。实验结果表明，SIA能够显著提高机器人在变动力学环境下的安全性和鲁棒性。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于需要在复杂和动态环境中运行的机器人系统，例如物流搬运机器人、搜救机器人、巡检机器人等。通过安全指标自适应，这些机器人能够更好地适应环境变化，提高安全性和可靠性，从而在实际应用中发挥更大的作用。未来，该技术有望进一步推广到自动驾驶、无人机等领域。

📄 摘要（原文）

Varying dynamics pose a fundamental difficulty when deploying safe control laws in the real world. Safety Index Synthesis (SIS) deeply relies on the system dynamics and once the dynamics change, the previously synthesized safety index becomes invalid. In this work, we show the real-time efficacy of Safety Index Adaptation (SIA) in varying dynamics. SIA enables real-time adaptation to the changing dynamics so that the adapted safe control law can still guarantee 1) forward invariance within a safe region and 2) finite time convergence to that safe region. This work employs SIA on a package-carrying quadruped robot, where the payload weight changes in real-time. SIA updates the safety index when the dynamics change, e.g., a change in payload weight, so that the quadruped can avoid obstacles while achieving its performance objectives. Numerical study provides theoretical guarantees for SIA and a series of hardware experiments demonstrate the effectiveness of SIA in real-world deployment in avoiding obstacles under varying dynamics.