四足越野机器人big dog

大狗，四足越野机器人

Marc Raibert, Kevin Blankespoor, Gabriel Nelson, Rob Playter and the BigDog Team

Boston Dynamics, Waltham, MA 02451

摘要 现有的轮子或履带车辆能到达的陆地不到陆地面积总量的一半。但人或动物却可以使用它们的腿到达几乎所有的地方。我们在波士顿动力学工程公司的使命是设计一种新的越野机器人，它就像生物一样，具有自主决策能力、能快速行走及捕获流动物体。这种机器人能像传统车辆一样在陡峭，岩石，车辙，湿地，泥泞与雪地里行走。也能够在有台阶、楼梯和家里杂乱的限制轮子的城市家庭环境中行走，并且为能做家务和提供服务。一个机器人要达到这种目的需要有地形感应器，复杂的计算器，动力系统，先进的动作器和动态控制中心。我们将给这样的越野机器人一个实例报告——大狗

1 绪论

现有的轮子或履带车辆能到达的陆地不到陆地地面积总量的一半。但人或动物却可以使用它们的脚到达几乎所有的地方。这种情况推进了以足代轮机器人的发展，这是一种仿生运动方案。我们的目标是现在所有车辆的都无法达到的，只有动物才具有的能到达的粗糙崎岖地带的越野性能。

2 背景

在过去40年中，大量的工程师与科学家抓住仿生足运动的机会，设计出一系列使用仿生足的美妙的鼓舞人心的机器人。例如，see Berns(2006), Kar(2003)等等。本文作者Raibert 25年前开始这一领域的研究，以及关注有足机器人发展新动态。他们在二十世纪八十年代至九十年代开发了一系列移动动态变化平衡实验机器人。这些机器人包括单足，双足和四足，它们能站立，小跑，按一定的节奏在边界移动，越过障碍，并且创造了一个有足机器人陆地行走6米每秒的世界纪录，并能做简单的体操。

我们发现我们可以使用相对简单的方法控制所有的这些机器人，其运动主要分为三个部分：用一个垂直弹跳运动支持身体；通过调整腿部关节力矩来调整腿的状态来控制自身的姿势；移动时把脚踩到能保持对称平衡的关键方位以维持自身平衡。

控制与平衡的细节部分如下图：

图1 有足机器人开展的动态研究

图1左图：研究人员给单足机器人一个干扰看其为了保持站立而做出的反应.

图1右图： 四足机器人在走廊里以大约1.4米每秒的速度行走。

这两机器人分别是在CMU Leg Laboratory1981年至1986年和MIT LegLab1987年至1995年开发出来的。控制不同的机器，他们都共享了这三个基本成分。两个机器人的动力都是由一个远程的液压软管泵提供。

有足实验机器人的良好表现证明了动态平衡足系统的可行性，需要制造切实可行的有腿交通工具有两个主要限制。一个是机器人需要有自身动力使其能在没有软管或电线的户外活动。另一个是其需要有自身的控制算法使其能在崎岖的地形提供稳定与运动。现在我们把话题转到大狗，一个使用了很多有足实验室机器人的想法和概念的四足智能机器人，它既解决了自身动力问题也能在崎岖地带提供稳定与运动。

图2 大狗在测试中爬越一座雪山

3 大狗

大狗是在DARPA资助下由波士顿动力工程公司开发出来的有足机器人。我们的目的是制造出一种越野性能优于现有的轮式或履带式车辆的无人驾驶有足交通工具。理想的系统能到达人或动物使用它们的脚所能到达的所有地方。在背负其自身燃料及有效负载情况下，一次能行走几个小时。它的处理器能够判断地形、人的指导和干预。我们制造的大狗机器人就是朝着这些目标方向发展的，尽管还存在着很多的工作要做。

大狗自身有动力系统，驱动系统，传感器系统，控制系统和通信系统。动力源是由一个约15马力的水冷二冲程内燃机提供的 。内燃机驱动一个液压泵，提供高压液压油，通过过滤器、歧管、蓄电池等其他管道到达机器人的脚驱动器，执行器是通过两个阶段调节航空伺服阀来调节低摩擦液压缸工作的。每个执行器都有位置传感器和力传感器。每条腿有四个连接了动力的执行器，故有5个自由度。如图3所示：大狗身上安装有一个热交换器冷却液压油和一个散热器冷却发动机以维持其连续运行。

图3 大狗的主要组成部分

一个自带的电脑控制大狗的行为，管理传感器，远程通信及处理远程操作。控制电脑还记载了大量可以用于性能分析、故障分析和业务支持的工程信息。

大狗有大约50个传感器 。惯性传感器测量身体的姿态和加速度，联合传感器测量关节处的运动和力。自带电脑集成来自这些传感器的信息，为大狗在空间移动提供信息估算。其他传感器检测大狗的动态平衡：水压，流量，水温，引擎速度和温度等等。

自身电脑提供低层次控制功能和高层次控制功能。低层次控制系统控制伺服系统的位置与关节的力量。高层次控制系统控制运动中的动作行为，包括腿的速度，姿态和身体的高度。控制系统还规定了与地面的相互作用力，以维持支撑、推进和牵引。

大狗有大量的运动行为。它能站立,蹲下，一次一条腿动的爬行，对角线脚一起动的慢跑，包括有一个腾空过程的小跑，和像马一样飞驰。在实验室测得爬行速度约0.2m/s，慢跑速度约1.6m/s，腾空小跑速度约2m/s，飞驰速度约3.1m/s。大狗自重约109kg，约1米高，1.1米长，0.3米宽。

大狗通常是被操控员通过IP无线通信操控控制单元(OCU)来控制的。操控员使用控制单元(OCU)来为机器人提供高层次的沿途导向与速度控制。操控员还可以命令机器人开始或者停止它的引擎，站起来，蹲下，小跑或慢跑 。一个视觉显示器可以为操控员提供机器人运行情况及工程数据。操控员只提供高层次的输入，让大狗自身的控制系统控制它的脚，在崎岖的地带提供稳定和对外部干扰做出反应。

我们在泥泞、雪地和倾斜地面、也包括车辙、岩石和松散碎石等环境中都测试过大狗。大狗能跳1.1米高和携带各种负载。尽管大狗通常携带50kg负载，但是在地势平坦的地方却可以携带154kg负载。我们正在改进大狗使其能背负更大的负载。大狗的最长连续运行记录是一个耗时2.5小时的10km徒步旅行。我们正在不断发展大狗的可靠性，使其平均无故障时间达到20小时。

图4.左图：大狗爬35度的松散卵石斜坡，

右图：大狗在实验室中爬越虚拟废墟。

我们在大狗身上集成了立体视觉系统和激光雷达。立体视觉系统是由Jet Propulsion Laboratory开发的。它包括一对立体相机，一台电脑和相关的视觉软件。立体视觉系统可以收集到机器人前方的三维地形状况，并找到一条最适合的前进途径。激光雷达可以使大狗能接受人的引导，而不需要操控人员不断发出操控指令。

4 控制

为了以人步行一样的速度移动，大狗采用动态平衡的小跑移动。它通过感觉脚的位置与受力情况来决定自身的横向速度与加速度。

大狗的控制系统通过运动学原理与地面的反作用力，制定出基本的响应指令。合理分配各腿之间的载荷以优化其承载能力。尽量平均分配垂直负载到四条腿上，个别腿蹬地使臀部得到一个反作用力，以减少关节力矩与执行器的作用。

基本行走用的控制系统图如下。一个步态协调算法负责个腿之间的沟通，及从腿的启动状态转换到下一个稳定状态过程的相关计算。一个虚拟的腿模型坐标。

图5 控制图

我们开发了斜坡与崎岖地带的四足行走算法，并且在做物理机器人测试之前做了基于物理的模拟测试。图6.模型机器人在60度的岩石坡上行走。它在倾斜或下降的时候做一个水平过渡，能适应地形的不规则引起的高度变化，例如由于岩石造成的高度变化。

控制系统通过地形传感器与姿势控制来适应地形变化。控制系统使用联合传感器的信息来决定脚什么时候着地，每条腿上的理想负载和制动器的控制。一个姿态算法通过协调腿的运动，控制地面接触的反作用力大小来控制身体姿势。姿态算法实现非平坦地形上的腿运动的计算。这种算法可以允许控制身体侧倾，俯仰和相对地面的高度，从而使大狗在没有高层次的地形遥感的情况下，适应地形的变化。

大狗以两个方法适应地形。它调整身体高度与姿态来适应当地地形，通过踏步来调整自身身体的方向和相对地面的重力。控制系统在爬坡时四足向前倾斜，下坡时身体向后倾斜，和在等高线上时侧身行走。控制系统在轻微的到中度的倾斜时通过轻微的调整身体姿势，当倾斜度大于45度的陡峭时，可以调整步态模式，使用较小的步距行走。许多这样的结果都被复制到物理机器人——大狗身上，除了某些在物理世界里被限制的非常陡峭的攀爬外。

图6.用来开发步行算法的物理模拟图

5 未来计划

这是一张大狗今天站着的快照。我们对大狗目前所取得的进步很满意，更高的性能是有可能实现的，但很多实际问题有待解决。我们当前的重点是把目标放在一下四个方面：

越野性能：尽管大狗在越野方面做得很好，但它可能穿越更崎岖和更陡峭的地形，并且携带更大的负载。这要求设计一个更强大的与肢体活动范围更大的机械结构。先进的地形感知系统和新型运动规划也将应用到大狗身上，使其能在更加崎岖地形中行走。。

自我纠正：大狗有自我纠正能力，在崎岖的、不规则的地形中移动或者受到外力干扰时能维持自身平衡。但我们希望大狗在倒地时，能力能够自己站立起来。我们计划增加这项能力到下一个版本的大狗身上。

更安静地运行：大狗是一个噪声机器人，听起来像摩托车一样。我们计划分几步来使大狗更安静地运行：做一个消声器；切换使用四冲程引擎；封装发动机和液压泵；在有可能的情况下使用混合动力。

更加智能化：目前大狗依赖操控员引导它。未来的版本将使用计算机视觉、激光雷达和全球定位系统来使它更加智能化。图7实验给我们展示了在大狗身上安装激光雷达后，它能在户外环境跟随引导者运动，另外一个大狗在无人为干预下到达预先采用全球定位系统定好的位置。

图7.计算机视觉或激光雷达指导下，大狗无需人工干预就可以完成自主越野。大狗在崎岖地形的控制与反应将与地形传感结合起来以实现高度自治。

6 鸣谢

我们感谢梦幻大狗团队的成员们，是他们辛勤工作制造了大狗，他们分别是: Frank Agresti,Blake Brasher, Martin Buehler, Don Campbell, Gui Cavalcanti, Benjamin Frank, John Giarratana, Mike Grygorcewicz, Malik Hansen, Alex Khripin, Chris Lee, David Leger, Mathew Livianu, Matt Malchano, Patrick Mayeux, Neil Neville, Chris Richburg, Al Rizzi, Philip Rose, Aaron Saunders, Dane Saunders, Andrew String, Shervin Talebi. 我们同样感谢我们的合作伙伴，哈佛大学Jet Propulsion Laboratory,的Great Lakes Sounds and Vibration，感谢他们所做的贡献。这项工作是国防部高级研究所计划局赞助，由美国海军陆战队与美国军队额外拨款赞助的。

参考文献

[1]Berns, K. (2006) Walking Machine Catalogue,

[2]Kar, D. D., (2003) Design of Statically Stable Walking

[3]Robot: A Review, J. Robotic Systems, 20(11):671-686.

[4]Raibert, M.H., (1986) Legged robots that balance, MIT Press,

Cambridge MA.

本文来源：https://www.2haoxitong.net/k/doc/af3c436c25c52cc58bd6be42.html