[论文解读] An Efficient Paradigm for Feasibility Guarantees in Legged Locomotion

Michele Focchi, Michele Focchi+2 more|arXiv (Cornell University)|Nov 16, 2020

Robotic Locomotion and Control参考文献 39被引用 10

一句话总结

本文提出了一种高效范式，通过引入改进的可行区域，联合保证动态平衡、关节扭矩极限和运动学极限，实现足式机器人质心（CoM）和机体轨迹的可行生成。该方法结合可达区域计算与二维可行区域，实现低延迟、约束感知的轨迹规划，在HyQ和Aliengo机器人上验证，显著减少了运动学违规并提升了跟踪性能。

ABSTRACT

Developing feasible body trajectories for legged systems on arbitrary terrains is a challenging task. In this paper, we present a paradigm that allows to design feasible Center of Mass (CoM) and body trajectories in an efficient manner. In our previous work [1], we introduced the notion of the 2D feasible region, where static balance and the satisfaction of joint torque limits were guaranteed, whenever the projection of the CoM lied inside the proposed admissible region. In this work we propose a general formulation of the improved feasible region that guarantees dynamic balance alongside the satisfaction of both joint-torque and kinematic limits in an efficient manner. To incorporate the feasibility of the kinematic limits, we introduce an algorithm that computes the reachable region of the CoM. Furthermore, we propose an efficient planning strategy that utilizes the improved feasible region to design feasible CoM and body orientation trajectories. Finally, we validate the capabilities of the improved feasible region and the effectiveness of the proposed planning strategy, using simulations and experiments on the 90 kg Hydraulically actuated Quadruped (HyQ) and the 21 kg Aliengo robots.

研究动机与目标

• 解决在非结构化地形上为足式机器人生成可行CoM与机体轨迹的挑战，同时满足动态平衡、关节扭矩和运动学约束。
• 克服先前基于优化的方法的局限性，这些方法或忽略关节/运动学极限，或在引入这些约束时导致高计算成本。
• 开发一种计算高效的规划策略，利用几何构造（可行区域与可达区域）确保轨迹可行性，避免在线求解高维优化问题。
• 通过将改进的可行区域集成到全身体系控制框架中，实现低延迟、约束感知的运动规划。
• 在仿真与真实实验中对两种不同体型的四足机器人（HyQ与Aliengo）进行验证，证明方法的鲁棒性与可行性保障。

提出的方法

• 通过将基于质心动力学的动态平衡区域与通过逆运动学及关节位置约束计算的CoM可达区域相交，定义改进的可行区域。
• 提出一种高效算法，在关节运动学极限约束下计算CoM的可达区域，采用增量投影与多边形偏移技术。
• 将改进的可行区域形式化为水平面上的二维区域，确保CoM投影落在该区域内即可同时满足摩擦、关节扭矩与运动学极限约束。
• 基于质心的仿射缩放方法调整可行区域大小，以适应不同安全裕量，确保在不同机器人尺寸下的可扩展性。
• 将改进的可行区域集成到全身体系运动规划流程中，包括步态调度、足位规划与朝向轨迹生成。
• 在HyQ（90 kg）与Aliengo（21 kg）上，结合反馈控制与扰动观测器，在仿真与真实实验中应用该规划策略，实现轨迹保持。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何在低计算成本下，同时保证足式机器人轨迹规划中的动态平衡、关节扭矩极限与关节运动学极限？
• RQ2 在关节位置约束下，CoM的可达区域能否被高效计算，以支持实时可行性检查？
• RQ3 可行区域与可达区域的交集相较于单独使用任一区域，如何提升轨迹规划性能？
• RQ4 基于质心的缩放方法与多边形偏移方法在可行区域的保守性与计算效率方面有何差异？
• RQ5 所提出的规划策略在真实足式运动中，能在多大程度上减少运动学极限违规并提升CoM跟踪性能？

主要发现

• 通过将动态平衡区域与可达区域相交形成的改进可行区域，成功将摩擦、关节扭矩与运动学极限约束编码为单一二维几何构造。
• 在Aliengo上的实验中，该方法将运动学极限违规减少100%：标准规划策略（SP）在下坡时导致膝关节碰撞，而可行规划策略（FP）完全避免了所有违规。
• 在HyQ上，x方向CoM位置跟踪性能显著提升，FP策略未因约束违规导致性能下降，而SP策略则表现出跟踪误差。
• 基于质心的缩放方法平均计算时间仅为0.005 ms，远低于多边形偏移方法（5 ms），同时确保缩放后的区域仍包含于原始可行区域之内。
• 在CoM高度为0.49 m时，HyQ的可达区域与真实CoM工作空间高度吻合，验证了可达区域计算的准确性。
• 该框架成功实现了HyQ与Aliengo的实时运动，展示了在斜坡与不平整地面等复杂地形上的鲁棒性，并提供了完整的可行性保障。