仿生四足机器人的研究：回顾与展望(3)

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1、word仿生四足机器人的研究：回顾与展望摘要：本文侧重于仿生四足机器人。在这一领域的主要挑战是如何设计高动力性和高负载能力的仿生四足机器人。本文首先介绍了仿生四足机器人，尤其是具有里程碑意义的四足机器人的历史。然后回顾了仿生四足机器人驱动模式的现代技术。随后，描述了四足机器人的开展趋势。基于仿生四足机器人的技术现状，简要回顾了四足机器人的技术难点。又介绍了大学研制的液压四足机器人。最后是总结和展望未来的四足机器人。一、导言代替人类在复杂和危险的环境中工作的移动机器人的需求引起越来越多的关注，如煤矿井下，核电站，以与打击恐怖主义的战争。一般移动机器人可分为三种类型：空中机器人，水下机器人和地面机

2、器人。地面机器人的开发主要是运用轨道或轮子。轮式和履带式机器人可以在平整地面工作，但大多数是无法在凹凸不平的地面上工作。换句话说，现有的地面机器人只能在局部地面工作。与轮式和履带式机器人相比，腿式机器人有可能适应更为广泛的地形，就像如同有腿的动物，几乎可以行走在所有的地形。例如，羚羊具有很强的运动能力，即便在高度复杂的环境中也一样。因此，近些年人们积极地投入腿式机器人的研究中。腿式机器人可以去动物能够到达的地方，应该要构建并运用于实际。尽管机器人技术领域取得了巨大成就，腿式机器人仍然远远落后于它们的仿生学 1，2。基于机械结构，腿式机器人可分为步行机器人和爬行机器人。与爬行动物的机器人相比，步

3、行机器人几乎与躯干垂直的腿被认为更适应载重。步行机器人可以有效地承受更大的载重。具有联合执行机构的步行机器人具有良好的行走速度和运输能力。因此，基于哺乳类动物的仿生机器人的研究已成为机器人领域的重要开展方向。现已有一、二、三、四甚至更多条腿的腿式机器人。最普遍的是具有高效率步态和稳定性能的偶数条腿的腿式机器人 3。在腿式机器人中，四足机器人具有良好的机动性和运动稳定性，而典型的双足机器人，缺乏运动的稳定性。从系统和控制器的设计上来看，四足机器人也是一个不错的选择。另一方面，四足机器人在构建和维护上又比六足要简单。四足机器人比轮式或履带式机器人更加灵活，并比双足机器人稳定。因此，许多研究人员和组

4、织在生物动态步态的启发下致力于四足机器人的研究，以使机器人具有高平衡能力和高负载能力。在一般情况下，为了提高运动稳定性，增加步行速度和运输能力，就需要具有大带宽和高输出功率的液压执行机构。机器人控制系统，即用来控制四足机器人动作，步态生成和转换，应在在未来得到研究和解决。本文组织如下：在第二局部回顾了四足仿生机器人的历史和驱动模式的开展趋势。第三局部介绍了四足机器人的开展趋势。然后，在第四局部分析了四足机器人的技术难点。第五局部介绍了中国大学正在开发的液压四足机器人。最后一局部是总结和展望未来的四足机器人。二、四足仿生机器人的历史本节回顾具有联合执行机构的四足仿生机器人的历史。我们首先关注基于

5、仿生学的四足机器人的开展现状。然后回顾了四足机器人的驱动模式的开展趋势，特别详细介绍了液压驱动，这样一个提高了动力性能和负载能力的新型驱动模式。四足机器人的调查始于 20 世纪 60 年代，而四足机器人的动态运动性能的研究如此是从 20 世纪 80 年代开始的。Marc Raibert 和他的同事们在一、二四条腿的机器人腿部运动方面取得了巨大的成功。20 世纪 60 年代初，许多国外的科学家和研究人员致力于研究条腿式机器人。在 1960 年，Shigley 提出采用联动机构，包括四杆机构、凸轮机构、缩放机构，作为腿式机器人的运动机构。腿部的运动由一组双摇杆机构控制4。McGhee 和 Fran

6、k 于 1966 年制作了被称为“Phoney Pony的四足机器。这是第一辆腿式的运载工具，在全电脑控制下自主行走。每条腿有两个自由度DOFs系统，并能进展简单的爬行运动，以与取决于选定状态图的对角线小跑。Phoney Pony 具有十分重要的意义，因为它激发了 McGhee 去建立新的在步行机器人的历史上也起到重要作用的机器：OSU hexapod 和 Adaptive Suspension VehicleASV5。在 80 年代初，美国麻省理工学院MIT的 Marc Raibert，H. Miura，我以与日本东京大学的 Shimoyama 首次对步行机器人进展了系统的研究。Marc R

7、aibert 建立平面以与立体的独腿跳跃机器人。在 Raibert 关于跳跃机器人的三个控制原理的根底上，两足和四足可以跑可以跳的机器人随后也制造出来。这是四足机器人动态步态运动控制的一个里程碑6。在 1984 至 1987 年间，动态行走的四足机器人 Collie-1 和 Collie-2 已经研制成功，东京大学的 Professor Miura 和 Professor Shimoyama 对此进展了更深入的研究。这些机器人可以实现小跑和踱步以与小跑和踱步之间的过渡 7。严格地说，TITAN 系列四足机器人并不属于仿哺乳动物的机器人，但它也是机器人开展史上的一个里程碑。TITAN III 是

8、一种在 TITAN 系列中具有立体收缩结构腿的四足机器人。它安装了了姿态传感器和触须传感器，并装有智能步态控制系统，来根据传感器的信息作出决定，以实现静态地形自适应步行8。随着四足机器人的进一步发，在德国一个名为“BISAM的四足步行机器人由 R. Dillmann 和他的研究小组制造出来。一种基于耦合振子的自适应控制方法被用来模拟 BISAM 周期运动，在 BISAM 的实验平台上，一种基于仿生的为实现动态稳定运动的自适应控制架构鲁棒控制法被提了出来9。在 1999 年，基于中枢模式发生器CPGs，Kimura 和他的在京都技术研究所的同事们研究了四足机器人动态步行的方式。四足机器人 Pat

9、rush 以与后来的 Tekken 系列机器被开发出来。在 Tekken 系列中，独立的四足机器人 Tekken II 是由电机驱动，使用了机械弹簧和关节间的柔性连接，采用 CPGs 和反射，实现了动态行走10。在 2009 年，Kimura 又开始研制四足机器人“Kotetsu，采用基于腿部加载/卸载的相位调制的方法，挑战了一般使用自适应动态行走的四足运动控制方法。在 1999 年，一个动态稳定运行具有简单机械机构的四足机器人Scout II 被麦吉尔大学机器人实验室(ARL)的 Martin Buehler 设计出来，用于探究哺乳动物的动态步态。自 1998 年以来，斯德哥尔摩皇家技术研究

10、所一直在开发一台名为“Warp1适应复杂地形的四足仿生机器人平台。此平台的目的是研究在复杂环境中的自动行走和实现动静态的步行运动13。在 2001 年左右，斯坦福大学的 Kenneth Waldron 和他的团队与美国俄亥俄州立大学合作设计出了 KOLT 机器人 14。Marc Raibert 和他的同事们于 1992 年创立了波士顿动力公司BDI。他们于 2004 年重新启动四足仿生机器人的研究项目。此外，在 2005 年第一代的四足机器人被命名为“BigDog。在 2008 年开发了第二代的 BigDog，如图 1 所示。第二代的 BigDog 是 1m 长，0.7 米高，重约 75 公斤

11、。它的每条腿有四个自由度，有由液压驱动的转动关节，在脚上还有一个基于气动弹簧的被动线性关节。 BigDog 可以在 30 度的坡上行走，以 1.8 米/秒的速度慢跑，有超过 153 公斤的有效载荷，可以穿行于森林和冰雪，在冰上滑动或侧面被踢后恢复平衡15。图 1 大狗机器人。2009 年 12 月，BDI 已被美国国防高级研究计划局(DARPA)授予合同，研发LS3第一梯队支持系统。LS3 是一个动态的机器人，可以去任何士兵和海军陆战队可以步行到达的地方。每个 LS3 将携带 400 磅的齿轮和足够行驶 20 英里持续 24 小时的燃料。LS3 不需要驾驶员，因为它会自动跟随计算机视觉的指引，

12、或者可以使用遥感和全球定位系统到达指定地点。 BDI 预计研发需要 30 个月，在 2012 年制成原型样机16。2011 年 3 月 1 日，由于 DARPA 的资金援助，BDI 也将研发猎豹机器人。猎豹机器人将有四条腿，一个灵活的脊椎，铰接式头部/颈部，也可能有尾巴。它将比现有的所有机器人或是人类跑的都快，急速地转弯来追逐或者是逃避，可以迅速从静止加速，也可以迅速停止 17。如果猎豹机器人的原型可以实现，这将是机器人开展最重要的一个里程碑。最近，韩国的工业技术研究所和 ROTEM 公司的研究人员开发了液压驱动的四足步行机器人。这个机器人的所有关节都是由液压旋转驱动器驱动，可以携带很高的载荷

13、，并可以在崎岖地面快速移动。这种类型的机器人实现了在实验环境中地形小跑的步态18，19。通过把液压装置与电动机相结合，意大利技术研究所的研究人员目前正在兴建的四足机器人名为 HYQ可以执行高度动态的任务，比如双腿跳跃，单腿跳跃和奔跑20。到目前为止，机器人 HYQ 只是实现了对使用线性液压执行机构的单腿位置的控制。除了国外机器人的开展，交通大学的 Sunpei Ma 于 1996 年首次在国研制了一台名为 JTUWM-III 的机器人。JTUWM-III 机器人的每条腿有三个活动关节和柔性关节。每个活动关节采用直流伺服电机来驱动 21。清华大学的 Xiuli Zhang 和她的同事于 2003

14、 年开发了 Biobot仿生机器人。她提出了一个基于 Matsuoka 振荡器的全面 CPG 拓扑网络结构。此外，还实现了有节律的运动和不同步态间的转换。在 CPG 模型的根底上 Biobot 在现实环境中的运动能力也得到了提高22。在 2006 年，Xuedong Chen 和他的同事们开发出了名为“MiniQuad的模块化的机器人，通过改变其模块布局，它可以被重新配置到包括四足和六足结构在的不同结构中，以实现不同的任务23，24。此外，其他四足机器人也已被一些研究机构和大学研制出来，例如被中科院智能机械研究所报道的由西北工业大学开发的名为 TIM1 的仿哺乳动物四足机器人，以与中科院自动化

15、研究所研制的由电力驱动的大型四足机器人。一般情况下，机器人的驱动方式包括电动，气动和液压。电动马达由于其技术先进性和低廉的价格的而成为机器人领域中最常见的驱动器。但是，减速齿轮是电动马达装置中最薄弱的环节之一，而且许多部件容易磨损。气动和液压非常相似，只不过气动采用了压缩气而不是液体来提供压力。气动系统的反响非常迅速。但空气的可压缩性导致系统的准确定位难以实现。液压油工作在 21MPa 的高压局部系统可达 70MPa。这使得液压装置有非常高的比功率，高带宽，快响应以与一定程度上的精准性25。液压装置在大功率的应用中是非常高效的。近年来，许多研究人员一直在开发高度动态和重载任务四足机器人的液压驱

16、动装置，因为它们的性质非常适合高度动态的腿式机器人。波士顿动力公司的 Raibert 研发的 BigDog 是最为先进的液压驱动四足机器人15。许多其他液压四足机器人也被研发出来或正在被研发。例如，韩国正在研制的液压驱动四足机器人 P2，将被用于军事上18，19。意大利技术研究所的研究人员正在研制结合了液压和电动的 HYQ 机器人，以实现高度动态的任务，像双腿跳跃，单腿跳跃以与奔跑20。三、四足机器人的开展趋势四足仿生机器人的开展趋势主要由液压装置的驱动功率模式决定，也就是需要提高其功率重量比，实现快速响应，较强的鲁棒稳定性和长距离行走能力。在复杂地形的环境识别，信息融合，步态生成，位置反响调

17、节，四肢躯干的轨迹规划以与稳定控制策略中的关键技术仍然需要更深入的研究。这种开展可以使四足机器人推广到实际应用中。具体的开展趋势如下1仿生：仿生造型和结构，仿生步态千年的演化后，哺乳类动物的骨骼结构和步态与其独特的行走模式已达到适应环境的最高水平。因此，哺乳动物的身体结构，自由度和关节结构是仿生机器人的最优参考。为了使设计的四足仿生机器人如哺乳动物般更加灵活和高效，结构和控制理论成为一个重要的开展趋势。2重量轻，高载荷：高功率密度驱动装置具有功率密度高，重量轻和高负载的驱动装置是机器人研究领域中根底的关键技术。此外，它是四足仿生机器人实现高动态，高适应性和高负载的重大突破的先决条件和核心技术。

18、3高机动性：快速响应，高速运动和适应环境四足机器人的新水平和开展的必然趋势，是在复杂的环境中完成高品质的工作任务。快速响应和高速运动是处理环境干扰和地形变化的影响，尤其是在现场环境中的复杂任务的一个根本条件。快速行走能力也是一个研究的热点，同时是研究高性能四足机器人需要解决的重要课题。4智能：学习，进化和自动控制模仿人类和生物的学习能力，演化和决策控制对实现机器人的智能化非常重要。这是机器人适应复杂环境，完成工作任务，自我学习，自我提升的先决条件。因此，这是一个重要的开展方向，也是当前和将来机器人研究的核心容。5和谐的人-机：人机交互和安全协调机器人的根本准如此是服务且隶属于人类，并且在人和机

19、器之间要保持和谐。在听觉，视觉，手势，思维和其他的多模式感知方面，自然而友好的交互，是机器人研究的根本任务。在未来，实现人机交互和安全协调是为了人机的和谐。四、四足机器人的技术难点四足机器人设计的首要难点是是仿生机制的建设。生物数据已经被用于帮助选择机器人的根本物理参数，如体长，腿的刚度，臀高。机器人的物理参数对机器人关键性能，如执行机构的驱动力和负载能力的影响，并没有得到充分研究26。在仿生学和四足动物仿生技术研究的根底上，仿生机构的机制，不同步态生成方法，在一些紧急情况下身体恢复平衡的方法，迫切需要得到研究。如果解决了这一难题，研究人员就可以设计巧妙，刚度大，重量轻和灵活运动性能，符合现代

20、仿生技术的四足机器人的驱动机构和本体结构。因此，技术难点在于优化运动机制，并进一步完成结构设计，使其具有重量轻，抗冲击，能越障和较稳定的特点。B.设计和制造具有高带宽，体积小，高精度的液压驱动装置1设计制造具有高压力，高带宽，高精度，大流量，轻质量等特点，由集成液压缸，伺服阀，力/位置传感器和数字控制器组成的液压装置是技术难点。2具有高速度高精度特点的力与位置混合控制技术是另一个技术难点。液压伺服单元是一个具有较强的非线性和强烈的不确定性特点的系统。时变参数和负载力，速度和位置的变化对驱动系统的液压有很大影响。因此，需要特殊的混合控制算法来解决这个问题。实现环境感知和机器人自主导航的关键难点归

21、纳如下：异构源和多尺度数据登记，校准和整合的问题，对象、环境、时间的语义表达，基于智能生物认知机制的人工认知系统的设计，长时间，高精度的自对准组合导航算法，复杂地形通行路径的规划等。在非结构化的情况下，四足仿生机器人应采取各种自适应步态。步态过渡的瞬态要求对高机动性是必要的。运动稳定要求姿势改变和运动时步态改变的稳定性。同时，由于惯性力，冲击力，脚和地面的冲击，外部力量的干扰，滑动摩擦和其他步态因素的影响，步态生成方法和御用控制难以达到上述的要求。E.四足机器人在快速移动，地面干扰和外力影响等条件下的步态规划和动态控制策略四足机器人是一种串行平行和高度支链化的系统。机器人的参数有大量的时变特性

22、。一些复杂的因素，如时变参数，动态步态的稳定性能，地形变化的不确定性，外力的影响，给姿态控制的稳定性研究带来了很多难题。四足仿生机器人开展的主要目标之一是实现稳定和快速运动。基于环境感知模型重建和机器人姿态控制的稳定，目标识别，运动规划，步态规划和动态约束下的运动控制和其他技术问题，应得到解决和跟踪。姿态实时调整，步态，路径和能耗问题也应该被考虑。最终目标是实现稳定性，移动性和能耗问题的最优化，以与在复杂环境中既定任务的高完成度。G.具有高动态性，高机动性，高载荷能力的四足机器人的系统集成方法高性能的四足仿生机器人是一种高层次的综合平台，包括一个新的仿生机制，微型和小功率，高频率和大功率的驱动

23、，高速的动态环境，姿势感知和高速实时控制。四足步行机器人集成平台需要数字液压伺服，发动机，传感器和电气控制系统复杂的集成技术。五、大学机器人研究中心的四足机器人的研发在液压驱动的四足机器人的开发中，设计驱动器和制定动态步态是非常重要的。在 2010 年，SURO大学机器人研究中心和工程飞行系统研究所研制出了为四足机器人设计的集成式液压驱动装置，如图 2 和图 3。具有高精度，高带宽，小体积特点的特殊器件被用来制作伺服阀，位移传感器和压力传感器。缸体和伺服阀板集成在一起以降低液压驱动装置系统的重量。图 2 液压驱动装置系统实物图1. 活塞杆 2.缸体 3.位移传感器 4, 6.压力传感器 5,

24、7 伺服阀图 3 集成液压驱动装置的 CAD 模型通过 ANSYS 来模拟液压驱动装置系统的强度校核和模态分析。控制性能和控制参数的优化通过半实物仿真系统Dspace 来评估。液压驱动装置系统的性能如下：重量不足 2kg，伺服驱动器的最大工作行程是 60mm，最大的动力是 700kgf，最高工作速度是 0.48m/s，伺服驱动器的频率远远大于 100Hz。设计的液压驱动装置系统的性能足够满足四足机器人的动态步态和承载相当的载荷。在上面讲到的液压驱动装置的根底上，SUCRO 研制出了被称为“HanmaSUCROHanma的四座机器人实验平台。我们开发的液压驱动的四足机器人如图 4。四足机器人的主

25、体机械结构由具有良好强度质量比的铝合金制作。初始姿态，其高度为 0.67m。1m 长，0.4m 宽。其重量为 50 公斤，不包括液压动力源。四足机器人安装的线性液压驱动装置可实现高负重和在不平坦地形上的快速移动。一条腿模块包括髋关节，肩关节和一个膝关节，所以液压四足每条腿有三个自由度，总共 12 个自由度。图 4 四足机器人实物模型我们已经在室环境下在该平台上做了实验，可实现至少 1m/s 的小跑。图 5 是四足机器人在负重 80Kg 的情况下以 0.4m/s 的速度移动。验结果明确，开发的机器人平台的关节具有足够的驱动功率和刚度。图 5 机器人负重 80Kg六、总结与未来工作四足仿生机器人展

26、示了在不同地形，以不同速度和步态移动的优越性。由于波士顿动力工程公司的 Bigdog 和 cheetah 机器人的优秀表现，机器人领域已经掀起了液压四足步行机器人的研究热潮。动态稳定性的实现和机载液压驱动系统是四足仿生机器人的开展方向和技术难点。在过去的五十年，四足仿生机器人已实现更快速，更高效，更可靠，并有相当的有效载荷能力。随着机器人技术的开展，具有现场环境自适应能力，可实现高动态性，高速度和更大的负载能力的智能四足仿生机器人将会被研制出来。与国外先进技术相比，中国的机器人技术相对落后，需要尽快进展相关研究。我们应该在一些根底的关键技术方面取得突破，促进机器人技术的快速开展，以满足在国防建

27、设等领域的需要。参考文献：1 J. Z. Kolter, M. P. Rodgers and A.Y. Ng, “A control architecture for quadruped lootion over rough terrain, IEEE International Conference on Robotics and Automation, Pasadena, 2008, pp. 811-818.2 M. H. Raibert , “Legged robots, munications of the ACM, vol. 29,no. 6, pp. 499-514, 1986.3

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