68、迈向自主可打印机器人与地形响应规划的研究进展

迈向自主可打印机器人与地形响应规划的研究进展

可打印控制器与机械逻辑振荡

机械逻辑振荡持续时间问题

在实验中，机械逻辑的振荡在完成四个完整周期后就终止了，然而我们期望能实现更长的振荡持续时间。实验结束后发现，两个执行器的温度逐渐降至室温，同时流经它们的电流也降至零。经过分析，这种现象可能是由于执行器与接触垫之间的连接导电性遭到破坏所致。后续对这些连接的检查证实了这一推测，执行器A与其对应的接触垫之间的连接已断开。为了获得更长的振荡持续时间，需要对连接机制进行更优化的设计。

可打印控制器的原理与优势

我们展示了一种完全可打印的控制器，它在使用外部恒流电源的情况下，通过双稳态梁和导电执行器的集成，能够产生周期性的机械和电气振荡。双稳态梁起到开关的作用，控制着电流流经执行器，而执行器的动作又反过来驱动双稳态梁的切换。这种振荡结果可应用于更复杂的设计中，以对更多的切换执行器进行排序。

这是首次将受折纸启发的可打印结构融入机器人的自主可打印控制器中。得益于我们采用的制造方法，该控制器的制造既简单又经济，大大降低了构建完全自主可打印机器人的成本。

可打印机器人的未来发展方向

未来，我们计划将机械逻辑与可打印的机器人主体以及额外的执行器相结合，打造出集成化的可打印机器人。双稳态梁的瞬态不稳定性与CSCP执行器的收缩特性相结合，使机械逻辑能够在组件层面发挥作用，降低了对机器人其他组件（如执行器）的敏感性，并且其行为更具可预测性。这些优势表明，机械逻辑能够轻松集成到可打印机器人中。

例如，我们可以以蠕虫状机器人为基本构型，用导电执行器（如CSCP执行器）替换其NiTi线圈执行器，并将我们的机械逻辑作为其控制器。在恒流（或恒压）电源的驱动下，蠕虫状机器人能够实现自主的蠕动式运动。

为了制造出自主、无系绳且可打印的机器人，机械逻辑还可以与机载能源（如纽扣电池）相结合。此外，可打印能源（如纸电池）最终也可能会参与到全可打印机器人的设计中。我们相信，这种可打印控制器将成为制造完全可打印、低成本且自主的机器人的基础，也是使机器人普及到社会每个成员的重要一步。

动态奔跑四足机器人的地形响应规划

运动规划面临的挑战

动态奔跑的四足机器人在运动规划方面面临诸多挑战。这些挑战主要源于机械系统的固有复杂性、地形以及脚与地面相互作用的持续影响，导致难以准确预测机器人的运动。虽然可以通过数据驱动的方法对Ghost Robotics Minitaur平台的固有运动模型进行合理近似，但系统的机械鲁棒性和所需的实验时间使得进行全面的实验来为每种考虑的地形确定独特的模型变得不切实际。

研究方法与算法选择

在这项研究中，我们使用了一种非常适合快速四足机器人的运动规划算法——基于采样的模型预测优化（SBMPO）。该算法通过启发式搜索方法提供了计算速度的优势，并且直接利用了学习到的运动动力学模型。这些模型可以看作是控制空间与机器人速度之间的映射预测模型。

实验平台与运动模型

实验平台

实验采用的是经过改装的Minitaur平台。这个重8.2千克的机器人每条腿采用直接驱动的对称5杆腿设计，用于实现每个点足在矢状面的控制。通过规定末端执行器基于时钟的轨迹（通过软PD增益调节，在每条腿内产生虚拟弹簧阻尼系统）来实现运动，本研究中机器人以高达4.5Hz的驱动频率进行小跑。

为了运行SMBPO算法，同时尽量减少负载，Minitaur平台进行了改装，增加了一个m5系列的英特尔计算棒，它体积小且功耗低。

腿部轨迹参数

每条腿的轨迹形状可以由三个参数定义：水平行程长度xs、垂直行程长度ys和偏移长度xo。为了实现直线奔跑，四条腿的轨迹参数相同，具体取值为xs = 12 cm，ys = 7 cm，xo = 1 cm。

转向模型

为了使机器人能够绕过障碍物，我们开发了一个转向模型。该模型考虑了平台的运动学限制，2自由度的腿被限制在相对于矢状面固定的平面内操作。为了实现转向，根据以下方程修改转向侧腿部的轨迹参数：
- ys = ys · (1 - TGy)
- xs = xs · (1 - TGx)

其中TGi ϵ [0, 1)是一个无量纲的转向增益，用于减少i方向的行程。

为了了解Minitaur在使用该模型转向时的行为，我们对TGy和TGx进行了扫描。机器人先向前运行直到达到稳定速度，然后以指定的转向增益进行转向。通过收集向前运行和转向过程中的线速度，并使用参数化表面曲线拟合技术确定转向部分轨迹的转弯半径。

实验结果表明，仅改变TGy时，最小转弯半径可达4.3米；仅改变TGx时，最小转弯半径为5.3米；而同时改变TGy和TGx时，最小转弯半径可缩小至1.8米。这说明同时改变两个转向增益可以实现比单独改变一个增益更小的转弯半径。但需要注意的是，增加转向增益会导致速度降低，机器人的前进速度最多可降低50%。

实验过程与结果

运动数据收集

在建立了稳定的步态和转向模型后，我们进行了一系列运动数据收集实验，以确定控制参数（TGx，TGy）与角速度（ω）和前进速度（vforward）之间的预测模型。基于转向模型开发过程中的结果，我们将TGx固定为0.25，让TGy变化。这样可以降低模型的复杂性，同时仍能实现2.4米至15米的全范围转弯半径。

机器人先接受15步的直线运行指令（足以达到稳定速度），然后以指定的TG值进行27步的转向。我们收集了9个不同TG值（从0.1到0.9，步长为0.1）的数据。由于多次初步步态开发实验表明机器人的左右转向行为近似对称，因此未收集对应右转的负TG值数据。

我们将同步的机器人控制日志和VICON数据输入到一个神经网络中，该网络将输入的TG映射到身体速度（ω，vforward）。考虑到在线适应和训练网络的需求，我们选择了一个具有两个隐藏层（分别包含15和8个单元）的深度前馈网络，它能够在未来学习和拟合更多的输入/输出，而无需大量的训练时间和计算资源。

然而，实验中捕获的一些运动信息无法在简化的学习模型中得到体现。特别是在执行新指令的步骤中出现的过渡速度与稳定状态有显著差异。由于数据不足，在考虑这些过渡点时训练精度会下降，但指令过渡在未来的数据收集实验中仍是一个值得探索的方向。

实验室验证

在学习到Minitaur的预测模型后，我们进行了实验来验证模型的准确性。这些实验在一个6平方米的瓷砖地板上进行，使用VICON运动捕捉设备以300Hz的速率收集运动数据。对于每个实验，将起始位置、结束位置和场地中的障碍物位置输入到SBMPO中，它会使用学习到的预测模型返回一条可行的轨迹。我们对14种不同场景进行了两次试验，但由于运动捕捉场地的限制，只有8种场景的数据被记录下来。这些规划路径的平均每步误差为5.6厘米，展示了Minitaur机器人的左右转向行为。

地形校正

在实际应用中，不同的地形会对机器人的运动产生显著影响。本研究重点关注了三种地形：草地、泥土和沥青。这些地形相对均匀，且在世界各地都很容易获取。草地和泥土比较柔软，能够吸收脚步的冲击力，使机器人减速；而沥青则具有相反的效果。为了降低损坏暴露电机的风险，我们避免了使用其他地形（如高草和岩石地面）。

由于沥青、泥土和草地的摩擦系数和柔韧性不同，从实验室实验得出的预测模型在这些地形上进行运动规划时不再足够准确。因此，我们假设可以通过实验确定一个简单的缩放因子α来近似新地形，即：
- ωi(TGy) = αi ∗ ω(TGy)

其中ω是原始运动模型中的角速度，i ϵ {grass, dirt, asphalt}。为了确定这个缩放因子，我们创建了一个诊断轨迹，它由一系列规定的动作组成，并在不同地形上运行了3次。通过手动测量运动过程中覆盖的距离，我们得到了表1中的数据，并据此校准了缩放因子α。

地形	距离 (cm)	标准差 (cm)	缩放因子
沥青	522	18.06	0.79
草地	452	13.62	0.68
泥土	510	4.87	0.77

通过这种方法，我们可以在不进行大量数据收集实验的情况下，为不同地形调整预测模型，提高运动规划的准确性，同时降低重新规划的计算负担。

综上所述，可打印控制器和动态奔跑四足机器人的地形响应规划研究为自主机器人的发展提供了重要的技术支持和创新思路。未来，随着技术的不断进步，我们有望看到更多功能强大、成本低廉且能够适应各种复杂环境的自主机器人出现。

研究成果总结与未来展望

研究成果总结

1. 可打印控制器方面
   • 成功展示了完全可打印的控制器，实现了通过双稳态梁和导电执行器集成产生周期性机械和电气振荡。
   • 明确了机械逻辑振荡持续时间受执行器与接触垫连接导电性影响，为后续改进连接机制提供了方向。
   • 验证了可打印控制器制造的简易性和低成本，为制造完全自主可打印机器人奠定了基础。
2. 四足机器人地形响应规划方面
   • 采用SBMPO算法解决了动态奔跑四足机器人运动规划难题，利用学习到的运动动力学模型提高了计算速度。
   • 开发了Minitaur平台的转向模型，通过调整腿部轨迹参数实现了不同半径的转向，并分析了转向增益与速度的关系。
   • 通过实验收集运动数据，建立了控制参数与机器人速度的预测模型，并在实验室环境中验证了模型的准确性。
   • 提出地形校正方法，通过确定缩放因子α，为不同地形调整预测模型，提高了运动规划在不同地形上的准确性。

未来展望

1. 可打印机器人领域
   • 进一步优化连接机制，以延长机械逻辑的振荡持续时间，提高可打印控制器的性能。
   • 加速可打印机器人与机载能源（如纽扣电池）和可打印能源（如纸电池）的结合，实现真正的自主、无系绳运行。
   • 探索将可打印控制器应用于更多类型的机器人，拓展其应用范围。
2. 四足机器人领域
   • 深入研究指令过渡阶段的运动特性，完善预测模型，提高运动规划的准确性。
   • 扩大地形测试范围，优化地形校正方法，使机器人能够更好地适应各种复杂地形。
   • 结合人工智能和机器学习技术，提高机器人的自主决策能力和环境适应能力。

总结

本研究在可打印控制器和动态奔跑四足机器人的地形响应规划方面取得了重要进展。通过创新的设计和实验验证，为自主机器人的发展提供了新的思路和方法。未来，我们期待这些技术能够不断完善和拓展，推动自主机器人在更多领域的应用，为人类社会带来更多的便利和价值。

流程图：研究整体流程

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;

    A(可打印控制器研究):::process --> B(机械逻辑振荡实验):::process
    B --> C(分析振荡持续时间问题):::process
    C --> D(改进连接机制):::process
    D --> E(集成可打印机器人):::process

    F(四足机器人研究):::process --> G(选择运动规划算法):::process
    G --> H(开发转向模型):::process
    H --> I(收集运动数据):::process
    I --> J(验证模型准确性):::process
    J --> K(地形校正):::process
    K --> L(优化运动规划):::process

    E --> M(推动自主可打印机器人发展):::process
    L --> M

列表：未来研究重点

1. 可打印机器人
   • 优化连接机制
   • 能源集成
   • 拓展应用范围
2. 四足机器人
   • 完善预测模型
   • 优化地形校正
   • 提升自主决策能力

表格：研究成果对比

研究领域	成果	优势
可打印控制器	实现周期性振荡、明确振荡问题、低成本制造	为自主可打印机器人提供基础
四足机器人	采用SBMPO算法、开发转向模型、地形校正	提高运动规划准确性和适应性

通过以上研究成果和未来展望，我们可以看到自主机器人领域的发展前景广阔。随着技术的不断进步，我们有理由相信，自主机器人将在未来的社会中发挥越来越重要的作用。