論多足機器人多元研究方向

王晨淶

（重慶大學，重慶 400000）

機器人能夠代替人完成重復耗時、危害生命安全，甚至人類無法完成的任務，逐漸成為一個熱門研究話題。以移動方式來分類，機器人主要分為三類。輪式機器人，能夠穩(wěn)定快速地在平坦的地形移動；履帶式機器人，通過分擔總重量到一較大平面上，也相當于為輪子提供穩(wěn)定的移動平面，使機器人能夠在較為不平或松軟的路面上行進。然而以上兩種機器人均不能很好地適應有障礙、地勢起伏大等不規(guī)則地形，非傳統(tǒng)的足式機器人則可以克服這一困難。足式機器人最典型的特征是其立足點的離散型，僅需要不斷選擇很小的最佳支撐面，就可以在一些惡劣地形以效率最高的方式快速地移動。另外，多足機器人在一些對機器人機體平穩(wěn)度要求很高的情形下適應性很強，這一方面是因為每條足都可以主動減少震動，相當于一個強大的避震器，另一方面因為機器人的機體可以和足成非耦合的狀態(tài)，使機器人在不平坦的路面上運動時，機體仍能穩(wěn)定保持一定角度。然而多足機器人結構上的多重選擇性和復雜性，多足間協(xié)調控制運動，從控制上講與環(huán)境交互，多變量，以及變量間非線性，強耦合關系都使得多足機器人成為機器人領域的一個難點，但為了讓機器人適應地球上絕大多數非結構環(huán)境，對多足機器人的研究也在持續(xù)升溫。

1 研究概況

國外：1994年，日本電信大學在仿生學的基礎上，將動物的CPG神經網絡用于多足機器人的控制，基于神經振蕩器模型，成功實現了非結構地面的自適應動態(tài)步行。這種控制方法引起了廣泛關注并在之后成為多足機器人控制的主要研究方法。之后的日本又在CPG 的基礎上，通過傳感器檢測環(huán)境信息為中樞模式發(fā)生器提供反饋信號以及加入腿部局部反饋信號驅動的方式等，使多足機器人更加具有環(huán)境的適應能力。從20世紀90年代開始，美國的多足機器人研究也大有進展。卡內基梅隆的有纜八足步行機器人DANTE-II成功對位于南極的火山進行探測，也有羅克威爾的模仿螃蟹的水下兩棲自主步行機器人。更新的，有美國宇航局研制的六足機器人ATHLETE，可在輪式快速移動和六足步行適應極端地形進行切換，還有現在頗富爭議的波士頓動力公司研發(fā)的狗型四足機器人，定位應用于不平的地面上的軍方輸送物資。

另外，在世界其他國家也有引人注目的多足機器人研究，如西班牙國家研究委員會工業(yè)自動化研究所的SILO-4，SILO-6的四足以及六足機器人，采用模塊化結構，應用于不規(guī)則地面的行走。英國設計師研制的類似駕駛工具的采用了渦輪增壓柴油發(fā)動機的螳螂六足機器人。

國內：國內的多足機器人研究從20世紀90年代才初步形成規(guī)模，但之后有了顯著的發(fā)展，縮小了與國外的差距。比較典型的有，華中科技大學研發(fā)了可重構MiniQuad四足機器人且建立了其動力學模型，對機器人姿態(tài)和穩(wěn)定性進行了分析。北京航空大學對六邊形對稱分布的NOROS六足機器人從行走能力，穩(wěn)定性和能耗的角度對三種不同步態(tài)進行了比較（擺動步態(tài)，踢腿步態(tài)以及混合步態(tài)）。哈爾濱工業(yè)大學研制了仿生螃蟹的兩棲八足機器人并伴生了交錯等相位波動步態(tài)，在六足機器人上對機器人的落足點進行最優(yōu)化以及做了基于足力分布的姿態(tài)調整以保證穩(wěn)定性，還開發(fā)了以CAN總線為基準的四足機器人等。另外還有上海交通大學研究的SMA驅動的微型雙三足步行機器人以及清華大學的DT-WM框架式雙三足步行機器人，五足爬行機器人等。

1.1 一般多足機器人結構

多足機器人結構的搭建很大程度上依賴生物仿生學，在大自然長期的選擇下，留下的生物特征必定是適應對應環(huán)境的最優(yōu)選擇，所以多足機器人的結構和自然界中很多動物類似。以最常見的四足機器人和六足機器人為例來說一說常見的結構。四足機器人的腿部排列結構一般參照四足動物，在多足機器人學中被簡化為矩形排列，單腿結構變化多，較為復雜。常見的有三自由度的并可根據不同關節(jié)形式配置分為全肘式，全膝式，內膝肘式，外膝肘式四種。利用足式機器人與地面離散化接觸的特點，為了簡化結構和控制，也有優(yōu)化單自由度的四足機器人。另外，有的機器人為了執(zhí)行更復雜的功能，如需要在足式和輪式結構間切換，在單腿添加了更多的自由度，到四個甚至以上。六足機器人在機體結構上就會更復雜一些。很多六足機器人參照昆蟲來制造的，由軀體和足兩個基本部分組成。六足機器人的結構設計重點之一是考慮到六足在機體的布置方式。研究者會在基本原則下，即腿部和關節(jié)間的不互相干涉，從機體的穩(wěn)定性，以控制性以及易加工性等進行選擇。常見的有被廣泛采用的矩形，具有結構控制簡單的特點；也有最接近昆蟲仿生的橢圓形或者六邊形排布，其減少了足間干涉，以增大足的運動范圍的方式提高了機體穩(wěn)定性；還有圓形布置，轉向性和穩(wěn)定性均有優(yōu)勢，但因足間控制軌跡的不同，在控制上更具挑戰(zhàn)性。另外，尺寸上也會有要求，如機體與腿部的尺寸比列，腿部節(jié)段尺寸比列。一些研究者會根據昆蟲腿部尺寸比例設計六足機器人的三段式的單足結構，分別對應昆蟲的股節(jié)，脛節(jié)以及跗節(jié)。

1.2 步態(tài)規(guī)劃

步態(tài)是指步行腿各腿動作順序和方式規(guī)律。多足機器人運動控制復雜，如何合理規(guī)劃每一條腿的運動軌跡使多足機器人協(xié)調地穿越地形一直是多足機器人技術發(fā)展的關鍵。一種常見的步態(tài)分組方式是以機器人在行走時步行腿跟關節(jié)軸心線與機體面的位置關系來劃分。步行腿關節(jié)軸心線與機體面垂直被稱為擺動步態(tài)，參照爬行類動物；步行腿關節(jié)軸心線與機體面平行被稱為踢腿步態(tài)，參照哺乳類動物。從目前研究較多的四足和六足機器人的步態(tài)來分析。四足機器人的步態(tài)可分為：行走，機體中心永遠落在三條支撐腿構成的三角形內，穩(wěn)定，慢速；對角小跑，斜對角的兩條腿為支撐腿，支撐線落于身體正下方，穩(wěn)定性較前一種弱，中速；踱步，支撐腿為同邊的兩條腿，機體會有翻滾動作，穩(wěn)定性較差，腿之間不會有干涉現象，速度較快；跳躍，前后雙腿交替作為支撐腿，機體有明顯的俯仰運動，穩(wěn)定性差但速度很快；奔跑，前雙腿先后著地然后后雙腿先后著地，穩(wěn)定性差，高速步態(tài)。按占地系數來說，四足機器人步態(tài)可以分為走和跑，按對稱性來說，被分為對稱步態(tài)和非對稱步態(tài)。對稱步態(tài)有著穩(wěn)定且易于規(guī)劃和控制等優(yōu)點，是主流研究步態(tài)，但隨著人們對機器人性能要求的不斷提高，四足機器人需要采用多種步態(tài)甚至在其間變化來適應特殊環(huán)境，這在自然界中也許十分簡單，但對于機器人還是極具挑戰(zhàn)的。對于六足機器人的步態(tài)規(guī)劃，規(guī)則周期步態(tài)是目前研究比較成功的一大類步態(tài)，適應平坦的地形。規(guī)則周期步態(tài)中，常用的步態(tài)又有三角步態(tài)，四角步態(tài)，五角步態(tài)，定點轉彎步態(tài)以及橫向步態(tài)等。三角步態(tài)為其中最典型的一種步態(tài)，將六條分為兩組，身體一側的前后足與另一側的中足為一組，兩足腿交替擺動和支撐，在以形成穩(wěn)定三角形穩(wěn)定機體的同時快速移動。四角步態(tài)和五角步態(tài)對應支撐腿分別有四條和五條，擺動腿則分別為兩條和一條。橫向步態(tài)也屬于三角步態(tài)的一種，但混合了擺動步態(tài)和踢腿步態(tài)的特點，機體的全方位移動離不開橫向步態(tài)。定點轉彎步態(tài)也與三角步態(tài)類似，以機體中心軸線為旋轉軸，將腿分為兩組在支撐，擺動間交替完成定點轉彎。在具體實施哪種步態(tài)時，我們主要考慮它的速度和穩(wěn)定性。基于理論公式推導得知，在基本影響因素相同的情況下，只有各腿在單次支撐擺動交替周期內的支撐時間影響機器人機體移動速度，且互成反比。因此，支撐相時間最長的三角步態(tài)類型的移動速度最快。而穩(wěn)定性方面，通過穩(wěn)定裕度定量計算得到五角步態(tài)的穩(wěn)定性最高。在自然界中，這也是一個很容易理解的原理，多足動物要實現快速移動的條件就是盡量減少腿部觸地的時間，但同時觸地時間的減少使得動物軀體在運動中會產生不同種類的移動，也就是降低了穩(wěn)定性。對于復雜的地形，規(guī)則周期步態(tài)是不夠的，因此，有了更為繁瑣但適應性更好的自由步態(tài)規(guī)劃。自由步態(tài)規(guī)劃則是讓機器人的步態(tài)和環(huán)境產生交互，使機器人依據實時地形自由地規(guī)劃步態(tài)達到調速、轉彎、避障等目的。自由步態(tài)比規(guī)則周期步態(tài)更能適應非結構地形，更具實用性，但難度也更大。

1.3 控制方面

多足機器人自由度多，各運動耦合性強，需協(xié)調控制，運動控制十分復雜。多足機器人控制方法主要分為三種：（1）建模法，這是一種經典的控制方法，對多足機器人環(huán)境建立數學模型，然后通過制定的規(guī)則管控機器人的運動方式。這種控制方法可以使機器人實現復雜，精準的運動。不過這種方法在控制過程中需要進行大量測量與計算，速度較慢，控制的實時性不好。（2）行為法，該方法是機器人在被寫入一些模型化通用的運動和功能后，通過與外界交互感知產生輸入信號并刺激機器人對大量動作比較后選擇，組合產生一組最優(yōu)的行為模式輸出，但在這種方法中，機器人的動作庫很有限，而且感知靈活度不夠，使得其不能應用在復雜的地形中。（3）最后一種方法是當前最熱門的CPG控制法，也就是中樞模式發(fā)生器控制法。CPG模仿動物的脊髓（脊椎動物）或者胸腹神經節(jié)（無脊椎動物），也就是動物的中樞模式發(fā)生器。將多足機器人的各足看作神經元，通過交替觸發(fā)各足實現機器人的移動。各足之前的神經元會相互產生抑制或者促進來達到全局性的多足協(xié)調作用。另外，它可以在無高層上位機信號輸入的情況下自主產生穩(wěn)定地震蕩行為，通過重構來實現多運動模式的輸出。同時，CPG控制也經常與反射模型或者與高層主動控制信號輸入相結合，可以接受操作者的主觀控制或者來自外部的反饋信號，并經由CPG進行修正，一面實現了運動節(jié)律的動態(tài)調整，一面提高對環(huán)境的適應能力。以上三種方法都有各自的特點，其中CPG控制方法具有更突出的優(yōu)勢，通過使系統(tǒng)更好地關聯，產生節(jié)律振蕩輸出；利用自然穩(wěn)固的相位關系，輸出動作模式多；能夠接受高層信號并實行調整，也可以輸出自激發(fā)信號。結構簡單適應性強的CPG控制法成為了多足機器人的主流控制方法。然而基于CPG原理的步態(tài)規(guī)劃，其理論還處于未成熟階段，規(guī)劃出的步態(tài)與生物節(jié)律還有一定差距。因此，基于CPG的多足機器人控制研究是多足機器人的研究熱點之一。

2 結語

從多足機器人進入研究視野并逐漸得到廣泛的關注和高度的重視，國內外均在多足機器人的機構，運動規(guī)劃以及控制方面有重大進展，研制了各種多足機器人樣機并以不同的控制方法能夠初步實現機器人在結構或非結構地形以規(guī)劃運動行為執(zhí)行指令。然而這離真正穩(wěn)定高效地將機器人應用到實際之中還有一定差距，接近生物仿生的最終目的還有距離。因此，還需要在現有研究成果的基礎上，在結構上從足到機體再到整機，在基于節(jié)律和學習行為的運動規(guī)劃上以及整機協(xié)調控制等方面，做出技術上的重要大突破來使得機器人更加靈活地執(zhí)行更加高級的仿生運動，有更高的魯棒性和實用性，進一步開發(fā)多足機器人的潛能。

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