六足機器人關鍵技術綜述

陳斯琴，李思瑤※，魯志剛,2，國忠義，解自國

（1.云南航天工業有限公司，昆明 650217；2.北京航空航天大學宇航學院，北京 100191）

0 引言

隨著科學技術的發展，有關機器人的研究已經不再局限于定點環境的應用，而是逐漸向太空探測、海底資源開發、災害現場搜救、軍事偵察等領域發展[1-2]。由于需要適應多種不同領域及地勢環境，足式機器人相較于履帶式和輪式機器人的優勢日益凸顯[3-4]。

不僅能在移動過程中自由選擇支撐點，還能隨時進行自身的姿態調整以保持機身穩定[5]，因此能夠在實際應用中顯示出較好的機動性與靈活性[6-8]。以昆蟲作為仿真對象的足式機器人是足式機器人最基本的形式之一，根據其腿部的數量可分為單足、雙足、四足、六足、八足等，其中六足機器人以較好的穩定性、靈活性與承載能力以及相較于八足機器人更為簡單的結構，成為了適應復雜環境下工作的最優機器人構型[9-10]。

針對六足機器人，國內外相關學者在結構仿真、步態規劃、足部之間協調控制等方面取得了突破性的研究進展，也研制出了適應不同工作條件的六足機器人，初步實現了六足機器人的仿生運動。但現階段，有關六足機器人的研制仍存在諸多問題需要攻關，例如：現階段六足機器人行走過于機械，并不能完成復雜的仿生運動，對于地形的適應能力不足等。為此，本文在簡要介紹六足機器人研究進展的基礎上，著重調研其關鍵技術，旨在為六足機器人后續研究做相關理論支撐。

1 國內外研究現狀

1.1 國外發展現狀

20世紀60年代，國外研究機構開始關注六足機器人系統開發。最初為了進行人機交互的研究，羅馬大學Petternela 等人研發了首款電動六足機器人。同樣誕生于20世紀60年代初的仿生學（Bion-ics），是生物科學和工程技術相結合的一門學科，通過學習、模仿、復制和再造生物系統的結構、功能、工作原理等來改進現有的或創造新的機械、儀器、建筑和工藝過程。現代仿生學已經延伸到很多領域，機器人學是其主要的結合和應用領域之一，這方面的研究引起各國相關研究人員和專家的極大興趣和關注，取得了大量可喜成果和積極進展[11]。通過模擬自然界中昆蟲的行走及轉向方式，美國俄亥俄州立大學Robert MC Ghee等[12]設計出了全球首款仿生六足機器人OSU Hexapod。而基于仿真六足動物的機器人還有Tarry[13]系列機器人，Robot[14]系列、TUM[15-16]機器人等，其中以竹節蟲為仿生對象，科學家們研制出在崎嶇地形下具有綜合步行能力的機器人Hamlet[17]。如圖1所示。

圖1 機器人Hamlet

隨著星球勘探技術的研究深入，一批以星球探測及物資輸運為目的機器人也相繼被科學家們研制誕生。其中，早期的有于1989年研制的機器人Genghis[18]及1990年誕生的AMBLER[19]六足星球探測機器人。其中Genghis也是全球第一個智能化的仿昆蟲機器人，其腿部具有2個自由度，通過足端的6 個腳力傳感器和2 個觸覺傳感器，該機器人可以實現崎嶇路面上的自主學習，具備一定的越障能力。

迄今為止較先進的六足機器人為隸屬美國太空總署（NASA）的噴氣動力實驗室（JPL）研制的ATHLETE 以及由德國宇航中心（DLR）在DLR-HandⅡ基礎上改進的可搭載于大型移動設備的微小型六足機器人DLRCrawler。如圖2所示。ATHLETE 主要用于為登月人員進行物質輸運工作，完成指定勘察探測任務。該機器人為輪腿構型，有較好的地形通過能力，整體結構為正六邊形，機體的每一個拐角處布置一條腿，車輪在腿末端，對于不同的作業情況可以對操作腿末端進行更換。如圖3所示。機器人DLR-Crawler用高集成度的DLR機械手指作為腿部系統，減小了體積和重量，其腿部集成有完備的傳感器系統，軀干裝備有加速度計和陀螺儀以及雙目視覺機構進行局部路徑規劃。目前，DLR-Crawler 為集成度最高的一款機器人[20-21]。

圖2 機器人ATHLETE

圖3 機器人DLR-Crawler

21世紀初，隨著科學技術的發展，有關災害現場搜救、軍事偵察等領域機器人的研究也有了長足的發展。日本千葉大學研制出一款適用于野外排雷、搶險救災場景的機器人COMET。如圖4所示。COMET腿部關節采用液壓驅動方式，為了使其具有良好的承載能力，每條腿由三個自由度組成。該機器人現已研制出四代，COMET-Ⅳ為最新款[22]。日本大阪大學工程科技研究所研制了一款基于已知模型且能夠用于災害搜救和隧道頂部檢查的綜合性機器人Asterisk。如圖5所示。該機器人的軀干為圓形，肢體呈中心對稱分布，每條腿由舵機驅動且有4 個旋轉自由度，足端置三維力傳感器，軀干裝三軸加速度計和兩軸陀螺儀[23]。

圖4 機器人COMET

圖5 機器人Asterisk

此外，21世紀初期誕生的Lauron Ⅳ[24]城市救援系列機器人、SIL-06[25]野外監測及排殺傷性地雷機器人、用于探測地形的Spider-bot 等都為后期作戰及搶險救災類機器人的研究奠定了基礎。

除了使六足機器人具有良好的承載能力之外，提高其運動能力以及輕量化設計也是六足機器人研究的重點和熱點。C形腿六足機器人RHex[26-28]為其中的典型代表，在具有良好的地形適應性的同時還能保證較快的行進速度，能夠很好地完成戰場偵察的工作。如圖6所示。其腿部僅有1 個自由度且具有柔順性，由于其結構簡單、性能優良，很快就引起了關注，同時RHex 的出現也改變了人們對于六足機器人笨重、低效的認知，也為后續的六足機器人的開發和研制提供了新的思路。ScienceParrot 團隊于2019年在RHex 的基礎上設計研發了新版本T-RHex，如圖7所示。除了繼承了原版RHex 的特性之外，其尾部還設置了防止向后傾斜的裝置。腿上細小的錐型腳趾使其能夠懸掛于陡峭的山坡，最大爬坡角度達到55°，還可緊貼地附著在135°的斜坡表面。

圖6 機器人RHex

圖7 機器人T-RHex

為了滿足水底軍事作業需求和搶險救援的需求，一些能夠適應水下工作條件的六足機器人應運而生。如圖8所示。用于淺灘地雷探測的六足機器人Ariel[29]可以進行類似于螃蟹的橫向運動，為了滿足水下作業的需求，其控制器及驅動電路均封裝在防水設備中。同時為了降低浮力，Ariel 的設計使水可以從其體內流入。其腿部具有兩個自由度且具有較大的轉動范圍，在被海浪打翻的情況下也能正常的行走。如圖9所示。巨型水下作業機器人Crabster CR200[30]主要用于參與水下救援工作，是目前全球最大的水下機器人，其腿部具有30多個關節，需要4 名駕駛員控制，能夠適應復雜的水下氣候條件。用于進行海床垃圾的龍蝦六足機器人SILVER2，該機器人通過使用防水外殼中的新型腿部穩定模塊來保持平衡，能夠適應各種海洋環境下的作業需求，其行走時的穩定工作時間可達7 h。具有自主水下步行能力的六足防蟹機器人ALUV[31]具有兩棲運動功能，在海浪太大時可將足部埋入沙中防止被沖走。

圖8 機器人Ariel

圖9 機器人Crabster CR200

科學技術的進步也使得機器人的環境適應能力大大提升。在最新的研究中，Gutierrez-Galan[32]等人利用3D打印技術創造了一款六足機器人NeuroPod，如圖10所示，該機器人利用內置的集成人工神經網絡進行步態轉換，能夠在行走、小跑和奔跑的步態之間平穩切換。

圖10 機器人NeuroPod

1.2 國內發展現狀

六足機器人由于其廣闊的應用前景，在國內引起了眾多科研機構的重視，但是相較于國外而言，我國在六足機器人的發展道路上起步較晚。20世紀80年代我國開始進行該方面的研究，最早的文獻資料要追溯到中科院長春光學精密機械研究所對六足機器人理論及實驗方面的研究[33]。后續哈爾濱工業大學、北京航空航天大學、華中科技大學、北京理工大學和上海交通大學等科研單位逐漸開展了關于六足機器人樣機的研制。近年來，國內在六足機器人的研究領域內已取得了顯著的成績。

2006年由哈爾濱工業大學機器人研究所研制的HITCR-Ⅰ[34]，旨在用于野外偵察工作。其腿部采用復合四連桿機構，由舵機驅動且舵機位于軀干上，有效減少了腿部的轉動慣量。如圖11所示。HITCR-Ⅰ機器人的控制系統基于ARM 芯片，通過基于Cruse 步態規則產生自由步態實現全方位移動。該機器人作為一個研究平臺，實現了理論研究和實驗驗證相結合，為下一代六足機器人的研制提供了理論基礎，最為重要的是其為下一代結構優化提供了現實指導。

圖11 機器人HITCR-Ⅰ

六足機器人Octopus[35]于2013年由上海交通大學高峰研究團隊研制，其具有重大的意義——在核電站等核輻射環境下進行緊急救災。如圖12所示。Octopus 最大的特點是其腿部采用并聯結構且包含3 個支鏈：1 個UP鏈，2 個UPS 鏈。由于采用該結構，機器人Octopus 的承載能力顯著增強。Octopus機身采用完全對稱設計，具備全方位快速運動能力和較強的抗干擾能力。基于上述能力，Octopus便能代替人類進行危險環境作業，除此之外Octopus還具備多種環境適應能力。

圖12 機器人Octopus

除了Octopus之外，該團隊所研發的“青騅”[36]也是國內比較具有代表性的六足機器人之一。如圖13所示。其主要用于探測災后環境，搬運救災物資，清除障礙物以及滅火等作業任務等，具備一定的負載能力。該機器人采用自主開發的電機傳感符合驅動，實現了力覺動態控制行走，同時3-3 步態行走方式也使其具有更高的行走穩定性。

圖13 機器人“青騅”

在六足機器人研制過程中也誕生了一些對地形適應能力較好的機器人樣機，例如：月球表面探測的機器人NOROS-Ⅱ[37]，其腿部采用了輪腿混合式結構，除了3個驅動關節以外，在其膝部還配備一個移動輪的驅動關節，腿部足端向軀干內側收縮時移動輪可著地并投入使用。這樣的結構設計有效提高了NOROS-Ⅱ的行走能力、運動穩定性。仿真電驅動六足機器人E1Spider[38]能搭載155 kg 的重物，載荷自重比達50%，可攀越斜坡的角度達到35°。

北京理工大學Chen[39]等人在其團隊設計研發的一代四足機器人“哪吒”的基礎上進一步開發了BIT-NAZAII 六足機器人。如圖14所示。該機器人在平坦路面時采用輪式運動，速度快、能源效率高；在復雜路面時采用足式運動，環境適應性強、越障能力好。該機器人通過控制Stewart 平臺的垂直自由度來調整機器人的整體姿態，同時解決了腿懸架問題。該機器人具有很強的負載能力和環境適應性，能夠很好地完成搶險救災、物資運輸、資源勘探等任務。

圖14 機器人BIT-NAZA-II

2 六足機器人關鍵技術

2.1 機體和單足結構設計

六足機器人機體結構設計主要考慮足部的布置形式，常見的布置形式包括矩形布置[40]、橢圓形布置和圓周布置[41]。選擇合適的機體結構并合理布置六足的位置，能夠增加運動的穩定性，減小步行過程中各腿之間碰撞的可能性，保證足間的協調性能和腿部的活動空間，同時有利于各腿足端力的平均分布[42]。

在進行單足結構的設計時，大多數的六足機器人會選用3 自由度單足，這類單足結構主要由基節、股節和脛節構成，每個關節能夠做單自由度的旋轉。一些機器人在設計時為了簡化結構與控制，會選用自由度小于3的少自由度單足。例如水下六足機器人AQUA[43]、具有單自由度足式結構的六足機器人SensoRHex[44]、具有兩自由度單足結構的六足機器人Kafka[45]等。若需進一步提高六足機器人的運動性能，則需要增加足部的自由度，如ATHLETE 在單足末端增加了一個可旋轉的關節以調整足端姿態，從而提高機器人的地形適應能力。

2.2 步態規劃

步態的規劃的目標是通過有效控制六足機器人腿間相序以生成適于不同地形全方位移動的自由步態，是六足機器人理論研究中的核心內容。面向非結構化環境，要求規劃的運動具有良好的適應性和魯棒性，如何設計多足機器人的腿間作用機制，實現崎嶇地形條件下的腿間相序實時自適應調整，生成靜態穩定的自由步態，滿足在崎嶇地形下高效、穩定的避障需求是關鍵問題。目前較為常見的步態規劃方法有三角步態法、四足步態法和五足步態法或稱波浪步態法[46]。

2.2.1 三角步態

三角步態是六足類昆蟲使用最頻繁的一種步態[47]。在采用三角步態進行移動的過程中，需要始終有3 條腿保持支撐狀態，其在地面的位置構成一個三角形，機器人的重心就處于這個三角形之中；另外3 條腿處于擺動狀態。由于機體的重心落在三角支架內，使得這種行走方式具有較大的靈活性和較高的穩定性[48]。在進行步態規劃時需要將相間隔的機械足分為一組，分別是1、3、5為第一組，2、4、6為第二組。在進行移動的過程中兩組腿交替作為支撐腿和擺動腿，即可完成機器人的移動[49]，如圖15所示。

圖15 三角步態運動示意圖

2.2.2 四足步態

在采用四足步態運動[49]的過程中，始終有4 條腿同地面接觸。由于接觸地面的支撐點數量增加，采用這種步態運行的機器人較采用三角步態的機器人穩定性更高，負載能力也較強，缺點是移動速度較慢。在進行步態規劃時需要將6 條腿分為三組，第一組是1、5，第二組是2、6，第三組是3、4。在移動過程中第一組、第二組、第三組腿按順序作為擺動腿執行向前擺動，其余腿作為支撐腿保持機體的穩定，即可完成六足機器人的運動，如圖16所示。

圖16 四足步態運動示意圖

2.2.3 五足步態法（波浪步態法）

采用五足步態法[49]的機器人在運動過程中始終保持5條腿與地面接觸，這種機器人的穩定性最強，負載能力最強，但同時移動速度也最慢。在行走時6條腿按照標號順序依次前進，其余腿作為支撐腿，如圖17所示。

圖17 五足步態運動示意圖

2.3 腿部軌跡規劃

腿部軌跡規劃的目標是讓機器人在各種地形條件下行走時能夠選擇穩定有效的落地點，使其能夠滿足平坦或輕度崎嶇地形下的快速前進的步行要求和重度崎嶇地形下的越障要求。具有良好的足端起落、速度和加速度特性的腿部軌跡，能夠保證機器人步行時的連貫性和穩定性[50]。

在進行腿部軌跡規劃時，常用的方法有直線段[51]、拋物線[52]、橢圓軌跡[53]和三次曲線[54]等，這些方法可以通過初等函數、多項式插值等進行描述。一次函數容易組合成給定形狀，但在直線連接點處速度和加速度不連續；拋物線有利于避障，但在起落時存在沖擊現象[55]；多項式插值由于采樣過多，在多項式插值階次過高時會有震蕩、行走不穩定等問題[56-57]。經過研究發現，三次樣條曲線能夠滿足軌跡曲線1 階、2 階可導和連續，軌跡線平滑、階次較低、震動較小，具有比較理想的行走性能[58]。

2.4 路徑規劃

路徑規劃是使機器人能完成自主移動且不與障礙物發生碰撞情況下開展工作的關鍵步驟，主要通過執行各類路徑規劃算法來實現。按照路徑搜索方式可將路徑規劃方法分為基于圖搜索、啟發式搜索和基于采樣的路徑規劃算法三種[59]。基于圖搜索的路徑規劃算法中具有代表性的是Dijkstra 算法[60-62]及A*算法[63]，由于這種算法在進行規劃前需先獲取完整的地形信息并對不同區域進行建模，故只適用于規模較小的地圖，且不能進行動態路徑規劃。基于啟發式搜索的路徑規劃算法能夠根據接受準則更新當前狀態，在動態路徑規劃中有一定優勢，代表算法有遺傳算法[64]和蟻群算法[65-66]。基于采樣的路徑規劃算法依賴于其執行過程中對節點的采樣，能夠較好的解決高維度復雜規劃問題，代表算法有快速搜索隨機樹（RRT）算法[67]。

2.5 位姿控制

為了使機器人能夠在復雜崎嶇的地形步行過程中保持良好的穩定性和靈活性，需要對機器人的位姿進行控制。常規的位姿控制由單純的位置控制實現，處于多足步行機器人位姿的開環控制層面，這種控制方法存在運算復雜、應用性差的問題[68]。通過對腳力進行控制能提高機器人位姿控制的準確性，這種方法在Warp1 四足步行機器人[69]、液壓六足步行機器人COMET-II[70]、Big-Dog[71]中均有運用。雖然腳力控制能夠在一定程度上起到對位姿的修正，但并沒有實現機器人位姿的閉環精確控制。對需要適應復雜環境的機器人，精確的位姿控制是關鍵因素，其中在LittleDog 中的位姿控制效果明顯，其核心部分是步態算法中專門的位姿規劃器[72]。但由于其位姿信息是通過外設的運動捕捉系統獲得，對于自然環境下的應用仍有一定的局限性。目前，大多數的位姿控制研究仍處于開環控制階段，閉環控制雖能初步實現但仍不夠成熟，對于位姿閉環控制的深入研究是很有必要的。

3 展望

隨著六足機器人研究的深入，其在結構設計、步態規劃、軌跡規劃等方面都取得了突破性的進展。雖然在研究的過程中開發了許多機器人樣機，但這類樣機的活動仍然局限于實驗室條件，對于真實環境條件下的運用適應能力欠佳，使得這類機器人難以大規模實際應用。為了解決以上問題，未來可結合以下幾方面展開研究。

（1）復雜地段的步態規劃問題。現有多足機器人步態研究中所考慮的地形均為較常規的地形，對于重度崎嶇地形、松軟地形等復雜的形下的步態規劃研究相對較少。此外對于此類地形中的跌倒傾翻自動恢復、重度崎嶇地形中機體的平衡問題、泥濘沼澤中的脫泥脫土問題等，也需要進一步研究。

（2）步態規劃的智能化問題。現有的六足機器人都是在確定周圍環境的基礎上進行步態規劃，但真實環境下地形條件未知，需要機器人使用智能化方法生成步態，以實現在不同地形條件下步態的自動調整，滿足在不同環境中的作業需求。

（3）腿部結構設計問題。目前大多數的步行機器人所使用的腿部結構均為剛性結構，由于在運行過程中的碰撞，機器人行走時的穩定性差，同時腿部機構間摩擦大，使得機器人的使用壽命較短。近年來對于柔性結構的研究進一步深入，該類結構已被大量運用在機械臂、仿生機器人、康復機器人等等。實現六足機器人腿部的柔性化設計，能夠有效的提高六足機器人行走的穩定性，同時提高其使用壽命。

（4）高效的多足協調控制方法。針對六足機器人的多足協調控制，目前多數的研究是從足端的軌跡規劃和機體的運動規劃入手，以實現機器人的行走功能。但這些研究中沒有考慮機器人運動的整體性，忽略了足端軌跡規劃和機體運動規劃間運動耦合對機器人運動性能的影響，使得機器人的運動潛能得不到充分發揮[73]。因此，探索高效的多足協調控制方法，尋求簡化的控制算法，是六足機器人技術發展的必然。

（5）可行、穩定的多機器人協同控制和編隊方法。多機器人系統是指若干個機器人通過合作與協調完成某一任務的系統，是當前機器人研究的一個重要方向[74]。該系統利用局部信息的交換，使得系統內的各個機器人之間相互協同，完成單個機器人難以完成的、較為復雜的任務[75]。機器人編隊控制的思想來源于自然界中動物的生存、捕食、抵御外來攻擊等，可行、穩定的多機器人協同控制和編隊方法能提高系統完成任務的能力和效率，使機器人在環境多變的狀況下順利完成規定的任務。

4 結束語

本文在對國內外六足機器人進行調研的基礎上，詳細討論了六足機器人機體和單足的結構設計、步態規劃、腿部軌跡規劃、路徑規劃和位姿控制等關鍵技術問題，并對六足機器人的發展進行了展望。總體上來說，國內外對于六足機器人的機械結構設計、步態規劃、腿部軌跡規劃等方面均取得了突破性的進展，但目前的六足機器人行走過于機械且難以完成復雜的仿生運動，使用壽命較短的問題仍未很好的解決。大多數的六足機器人樣機的工作環境仍局限于實驗室條件，對于復雜地形下的適應能力較差，難以運用于實際的工程作業。基于現有的研究成果，針對六足機器人研究中的關鍵問題，需從腿部的仿生結構、位姿的閉環控制、合理的路徑規劃和多機器人的協同控制等方面進行深入的研究，為設計運動性能優越的六足機器人提供理論依據和技術支持，盡最大可能挖掘其卓越的運動潛能，使六足機器人能夠更好的適應復雜的工作環境。