[论文解读] Optimisation of Body-ground Contact for Augmenting Whole-Body Loco-manipulation of Quadruped Robots

Wouter Wolfslag, Christopher McGreavy+4 more|arXiv (Cornell University)|Feb 24, 2020

Robotic Locomotion and Control参考文献 30被引用 11

一句话总结

本文提出为四足机器人配备刚性杆状结构，以实现受控的躯干-地面接触，从而提升其鲁棒性与操作能力。通过分层二次规划控制器及快速SUF（最小不可拒斥力）近似方法，该方法将干扰抑制能力提升最高达35%，并实现了如越障和双臂操作等新任务，已在硬件平台上实现实时性能验证。

ABSTRACT

Legged robots have great potential to perform loco-manipulation tasks, yet it is challenging to keep the robot balanced while it interacts with the environment. In this paper we study the use of additional contact points for maximising the robustness of loco-manipulation motions. Specifically, body-ground contact is studied for enhancing robustness and manipulation capabilities of quadrupedal robots. We propose to equip the robot with prongs: small legs rigidly attached to the body which ensure body-ground contact occurs in controllable point-contacts. The effect of these prongs on robustness is quantified by computing the Smallest Unrejectable Force (SUF), a measure of robustness related to Feasible Wrench Polytopes. We apply the SUF to assess the robustness of the system, and propose an effective approximation of the SUF that can be computed at near-real-time speed. We design a hierarchical quadratic programming based whole-body controller that controls stable interaction when the prongs are in contact with the ground. This novel concept of using prongs and the resulting control framework are all implemented on hardware to validate the effectiveness of the increased robustness and newly enabled loco-manipulation tasks, such as obstacle clearance and manipulation of a large object.

研究动机与目标

• 提升四足机器人在全身运动-操作任务中的鲁棒性与操作能力。
• 通过引入额外的可控接触点，解决操作过程中外部干扰下保持平衡与稳定性的挑战。
• 开发一种控制框架，以处理基于躯干的杆状结构与地面的接触，实现在释放腿部用于操作的同时保持稳定交互。
• 利用最小不可拒斥力（SUF）度量，量化并优化躯干-地面接触的效益。
• 在硬件平台上实验验证该方法，展示增强的抗推力能力与新型操作任务。

提出的方法

• 为四足机器人配备刚性杆状结构，确保与地面之间具有已知且可控的点接触，实现基于躯干的支撑。
• 采用基于分层二次规划（QP）的全身控制器，在杆状结构与地面接触时管理受约束的运动。
• 引入一种快速、可计算的最小不可拒斥力（SUF）近似方法，实现实时量化干扰抑制能力。
• 以SUF为度量，优化杆状结构的设计，综合考虑其位置、长度与操作性，以实现最大鲁棒性。
• 将SUF应用于评估执行器极限与交互约束下的鲁棒性，采用半定规划形式化方法实现SUF最大化。
• 在硬件平台上验证该框架，任务包括抗推力测试、越障任务与双臂抬箱操作。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何通过额外的躯干-地面接触提升四足机器人在外部干扰下的鲁棒性？
• RQ2 如何最优设计杆状结构（位置、长度）以最大化干扰抑制能力（以SUF为度量）？
• RQ3 如何调整全身控制器以管理非末端执行器接触（如杆状结构与地面的交互）？
• RQ4 SUF度量能否被高效近似，以支持控制与规划中的近实时应用？
• RQ5 当杆状结构使腿部摆脱支撑身体的任务后，会涌现出哪些新型操作能力？

主要发现

• 通过SUF度量，杆状结构的添加使机器人的干扰抑制能力最高提升35%，且该提升与杆状结构长度无关。
• 基于杆状结构的系统实现了标准四足机器人无法完成的越障任务，后者需四条腿均用于维持平衡。
• 机器人通过将躯干降落在杆状结构上，成功完成双臂操作任务，如抬举箱子。
• 当杆状结构与地面接触时，膝关节电机的转矩显著降低，使得在相同执行器极限下可实现更高的干扰抑制能力。
• 所提出的SUF近似方法支持实时鲁棒性评估，为近实时控制与优化提供支持。
• 硬件实验验证了杆状结构系统显著提升了鲁棒性并实现了新型操作任务，相关结果已记录于配套视频中。