[论文解读] Feedback Control of a Cassie Bipedal Robot: Walking, Standing, and Riding a Segway

Yukai Gong, Ross Hartley+5 more|arXiv (Cornell University)|Sep 19, 2018

Robotic Locomotion and Control参考文献 19被引用 13

一句话总结

本文提出了一种针对Cassie双足机器人的开源反馈控制器，通过虚拟约束和步态库方法，实现了稳定行走、站立及骑乘Segway的功能。该控制器利用全阶动力学建模与增益调度的虚拟约束，实现了在多种地形（包括雪地、沙地和燃烧的灌木丛）上的稳定步态，同时无需依赖支撑脚踝扭矩来维持平衡。

ABSTRACT

The Cassie bipedal robot designed by Agility Robotics is providing academics a common platform for sharing and comparing algorithms for locomotion, perception, and navigation. This paper focuses on feedback control for standing and walking using the methods of virtual constraints and gait libraries. The designed controller was implemented six weeks after the robot arrived at the University of Michigan and allowed it to stand in place as well as walk over sidewalks, grass, snow, sand, and burning brush. The controller for standing also enables the robot to ride a Segway. A model of the Cassie robot has been placed on GitHub and the controller will also be made open source if the paper is accepted.

研究动机与目标

• 开发一种稳健的开源反馈控制器，用于Cassie双足机器人，使其能够在复杂的真实环境中实现稳定运动。
• 解决高度欠驱动、20自由度的机器人在使用原则性控制方法时的控制挑战，其具有线性脚掌和被动关节。
• 将控制能力从基础行走扩展至静止站立和动态任务（如骑乘Segway），以适用于搜救等应用场景。
• 在多种非结构化地形（如草地、雪地、沙地和受控燃烧区域）上展示控制器的有效性。
• 提供一个可重用、完整文档化的控制框架，供机器人研究社区共享与扩展。

提出的方法

• 控制器采用步态库方法，通过基于机器人当前速度参数化虚拟约束，生成一系列连续的周期性步态。
• 虚拟约束通过在关节位置和角度上采用增益调度的PD控制器实现，将高层控制目标转化为执行器指令。
• 在参数优化框架中使用Cassie的完整20自由度动力学模型，设计出在满足电机扭矩、关节角度和地面反作用力限制条件下能耗最小的步态。
• 通过足部位置控制将质心（CoM）速度近似为积分器，实现通过反馈调节速度。
• 对于站立与平衡控制，通过调节足部俯仰角控制CoM_x，通过滚转控制调节腿长差异以控制CoM_y，同时降低反馈增益以抑制在不稳定平台（如Segway）上的振荡。
• 控制器在实时Simulink中实现，将在论文被接收后开源发布。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何设计一种反馈控制器，以稳定控制一个高度欠驱动、20自由度的双足机器人，其具有线性脚掌和被动关节？
• RQ2 步态库方法是否能有效生成不同速度下连续稳定的步态，同时满足物理约束？
• RQ3 当在高度可变形或不平坦的地形（如沙地、雪地或燃烧的灌木丛）上行走时，控制器如何维持稳定性？
• RQ4 该控制框架是否可扩展以实现无需平台直接状态反馈的动态任务（如骑乘Segway）？
• RQ5 虚拟约束与关节位置上的PD控制在多大程度上可实现无需依赖支撑脚踝扭矩的鲁棒运动？

主要发现

• 控制器使Cassie能够在人行道、草地、雪地、沙地、抛光地板以及受控燃烧区域稳定行走，展示了在多种复杂地形上的鲁棒性。
• 即使在30°俯仰角的松软沙地上，机器人仍能保持稳定平衡，证实缺乏支撑脚踝扭矩并不会损害步态稳定性。
• Cassie成功以约4 m/s的速度在人行道和草地上骑乘Segway miniPro，通过降低足部俯仰控制的反馈增益有效抑制了振荡。
• 控制器在Cassie抵达密歇根大学六周内即完成实现并投入运行，凸显了其快速部署能力与实用性。
• 全动力学模型与步态优化过程使能设计出符合关节限制、电机扭矩与地面反作用力约束的节能步态。
• 控制框架成功转化为解耦的PD控制结构，实现了在机器人硬件上的实时运行。