喬海曄，吳清輝，汪麗娟

（1.佛山職業(yè)技術(shù)學(xué)院，廣東 佛山 528137；2.廣州市威控機(jī)器人有限公司，廣東 廣州 510500）

1 研究現(xiàn)狀

2009 年，西班牙工業(yè)自動(dòng)化研究所開(kāi)發(fā)了一臺(tái)軍用六足機(jī)器人“SILO-6”，它通過(guò)全向視覺(jué)系統(tǒng)采集與識(shí)別地形信息，并配備探測(cè)傳感器來(lái)完成自主掃雷工作。2011 年，比勒菲爾德大學(xué)開(kāi)發(fā)了一臺(tái)用于輔助救援工作的仿生六足機(jī)器人“HECTOR”，它仿照竹節(jié)蟲(chóng)的三節(jié)軀體設(shè)計(jì)，具有柔性關(guān)節(jié)，可在不規(guī)則地面行走。Estremera 等人提出了一種四足機(jī)器人自由步態(tài)的生成方法，基于規(guī)則的協(xié)商算法可以在保持運(yùn)動(dòng)速度不變的情況下生成靈活的腿部轉(zhuǎn)移序列，該步態(tài)能夠有效地適應(yīng)含有禁區(qū)的不規(guī)則地形；針對(duì)腿部發(fā)生故障的意外情況，Yang 等人提出了一種容錯(cuò)步態(tài)與自適應(yīng)步態(tài)相結(jié)合的方法，故障后采用跟隨引導(dǎo)（FTL）策略使得機(jī)器人具有容錯(cuò)性和地形適應(yīng)性的優(yōu)點(diǎn)；Isvara 等人僅通過(guò)在六足機(jī)器人足端安裝傳感器，結(jié)合一種簡(jiǎn)單有效的步態(tài)調(diào)整算法，實(shí)現(xiàn)了在非結(jié)構(gòu)化地形中行走；Palankar 等人提出了一種基于力閾值的位置（FTP）控制器，通過(guò)力反饋來(lái)調(diào)節(jié)預(yù)先計(jì)劃的腿部軌跡從而達(dá)到地形適應(yīng)的效果，并且分布式的局部反饋控制對(duì)地形有更快的響應(yīng)速度；Faigl 等人提出了一種極簡(jiǎn)的自適應(yīng)運(yùn)動(dòng)方法，僅使用伺服電機(jī)的位置反饋實(shí)現(xiàn)足端的觸地判斷，采用自適應(yīng)閾值以提高系統(tǒng)的魯棒性，達(dá)到了理想的實(shí)驗(yàn)效果；Murata 等人采用了跟隨接觸點(diǎn)步態(tài)（FCP）控制的方式，實(shí)現(xiàn)了六足機(jī)器人在崎嶇地面的自適應(yīng)行走，為避免腿部切換狀態(tài)陷入死鎖，引入計(jì)時(shí)員控制方法規(guī)范狀態(tài)持續(xù)時(shí)間的上下限，從而使整個(gè)系統(tǒng)有效運(yùn)行。隨著深度學(xué)習(xí)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)的不斷發(fā)展，其在六足機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制上的應(yīng)用探索也逐步深入，Tsounis 等人提出了一種基于模型的運(yùn)動(dòng)規(guī)劃與強(qiáng)化學(xué)習(xí)相結(jié)合的方法，在已知的地形中訓(xùn)練，得到的運(yùn)動(dòng)策略能夠使四足機(jī)器人在樓梯、斷層、碎石等復(fù)雜環(huán)境下運(yùn)動(dòng)。

2020 年，Azayev 等人提出了一種專(zhuān)家策略與強(qiáng)化學(xué)習(xí)相結(jié)合使六足機(jī)器人實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)運(yùn)動(dòng)的方法，使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法對(duì)六足機(jī)器人在各種地形下進(jìn)行自適應(yīng)運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練，仿真實(shí)驗(yàn)中通過(guò)捕捉地形的離散分布，無(wú)須外部傳感器，對(duì)地形進(jìn)行建模與分類(lèi)，并提供相應(yīng)的地形下自適應(yīng)策略。可以看出，不同的自適應(yīng)算法在各自實(shí)驗(yàn)機(jī)器人上都取得了很好的實(shí)驗(yàn)效果，足式機(jī)器人的地形自適應(yīng)性能不斷提高，并且通過(guò)算法的改進(jìn)，地形自適應(yīng)所依賴(lài)的附加傳感器在逐漸減少。

六足機(jī)器人在結(jié)構(gòu)上屬于多支鏈冗余自由度、串并聯(lián)時(shí)變拓?fù)錂C(jī)構(gòu)，各支撐腿通過(guò)地面形成機(jī)構(gòu)上的耦合，且支撐腿的數(shù)目及組合方式隨時(shí)都在發(fā)生變化，由于關(guān)節(jié)自由度眾多，運(yùn)動(dòng)學(xué)解算復(fù)雜、控制煩瑣，因此六足特種機(jī)器人的控制技術(shù)難度比較高，此外，還需實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)的運(yùn)動(dòng)策略和規(guī)劃，提高機(jī)器人平臺(tái)的靈活性、適應(yīng)性，這也是當(dāng)前多足機(jī)器人領(lǐng)域研究的一大熱點(diǎn)。

2 六足機(jī)器人自適應(yīng)控制技術(shù)

針對(duì)六足機(jī)器人的機(jī)身軌跡跟蹤運(yùn)動(dòng)問(wèn)題，設(shè)計(jì)了節(jié)律步態(tài)下足端軌跡自適應(yīng)地形策略，在既滿足機(jī)器人有序穩(wěn)定運(yùn)動(dòng)的要求，又符合機(jī)器人的結(jié)構(gòu)特性對(duì)其運(yùn)動(dòng)約束的基礎(chǔ)上，生成具有一定自主跨越和尋找穩(wěn)定落足點(diǎn)的地形自適應(yīng)連續(xù)軌跡，最終實(shí)現(xiàn)六足機(jī)器人在崎嶇地面進(jìn)行自適應(yīng)運(yùn)動(dòng)的效果?；诠?jié)律步態(tài)的自適應(yīng)運(yùn)動(dòng)方法整體框架如圖1 所示。

圖1 基于節(jié)律步態(tài)的自適應(yīng)運(yùn)動(dòng)方法框架

2.1 基于節(jié)律步態(tài)的機(jī)身控制關(guān)鍵技術(shù)

六足機(jī)器人基于節(jié)律步態(tài)的機(jī)身控制方法主要分為兩個(gè)部分，分別是軌跡生成器和具體足端節(jié)律步態(tài)軌跡生成器，通過(guò)調(diào)整節(jié)律步態(tài)的行走步幅和前進(jìn)方向，進(jìn)而調(diào)節(jié)機(jī)身位姿。足端軌跡生成的函數(shù)有很多種，其中三角函數(shù)具有幅值易調(diào)整、相位周期耦合等優(yōu)點(diǎn)，故軌跡生成器將三角函數(shù)用于生成軌跡，對(duì)應(yīng)的擺動(dòng)相軌跡為：

支撐相軌跡為：

式中，swSep、stSep 分別為擺動(dòng)相和支撐相的離散插值點(diǎn)序列，范圍為[0,1]；stepAmp 為設(shè)置的步幅；stepRotate 表示前進(jìn)方向角；stepHeight 為抬腿高度。由上式生成的軌跡用MATLAB 仿真結(jié)果如圖2 所示。

圖2 軌跡生成器輸出的軌跡

足端節(jié)律步態(tài)軌跡生成器是把生成的軌跡按照節(jié)律步態(tài)的擺動(dòng)次序以及足端相對(duì)的初始位置偏移產(chǎn)生每條腿對(duì)應(yīng)的具體足端軌跡坐標(biāo)，生成的每個(gè)足端軌跡MATLAB 仿真結(jié)果如圖3 所示。模塊化設(shè)計(jì)的優(yōu)點(diǎn)主要有：（1）足端軌跡生成的函數(shù)可依據(jù)不同的場(chǎng)景需求調(diào)整，擴(kuò)展性和適用性強(qiáng)；（2）不同節(jié)律步態(tài)的切換和腿間次序調(diào)整方便，每條腿的步幅、方向，抬腿高度均可單獨(dú)調(diào)整，應(yīng)用靈活性高。通過(guò)調(diào)整各腿的參數(shù)，機(jī)身可實(shí)現(xiàn)直走、旋轉(zhuǎn)、側(cè)移等運(yùn)動(dòng)，能夠滿足在各類(lèi)任務(wù)對(duì)機(jī)身運(yùn)動(dòng)方式的需求。

圖3 生成每個(gè)足端的具體軌跡

2.2 基于機(jī)身調(diào)整的降耦合地形自適應(yīng)控制關(guān)鍵技術(shù)

六足機(jī)器人節(jié)律步態(tài)下足端軌跡自適應(yīng)地形策略是通過(guò)足端接觸傳感器與改進(jìn)的足端軌跡設(shè)計(jì)配合，將復(fù)雜環(huán)境的地形情況分成了三類(lèi)：輕度崎嶇、中度崎嶇和重度崎嶇，在此基礎(chǔ)上，結(jié)合上一部分提出的步態(tài)生成方法，給出對(duì)應(yīng)類(lèi)型地形的自適應(yīng)策略。

對(duì)上述的足端軌跡做出適當(dāng)改進(jìn)（如圖4）是在原軌跡ABC 中加入了緩沖區(qū)和引導(dǎo)區(qū)的劃分，擺動(dòng)相中的CD 段被稱(chēng)為緩沖區(qū)，ABC 段稱(chēng)為引導(dǎo)區(qū)，支撐相軌跡會(huì)依據(jù)自適應(yīng)策略以及機(jī)身位姿進(jìn)行實(shí)時(shí)的規(guī)劃調(diào)整。緩沖區(qū)和引導(dǎo)區(qū)的大小設(shè)置因不同設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)的六足機(jī)器人而異，與機(jī)器人的工作空間相關(guān)。該改進(jìn)不僅能為地形自適應(yīng)的調(diào)整策略提供幫助，而且能夠使六足機(jī)器人在僅有接觸傳感器的情況下具備一定程度的地形感知分類(lèi)能力。

圖4 改進(jìn)的足端軌跡示意圖

根據(jù)落足點(diǎn)在緩沖區(qū)CD 段的高度，可以計(jì)算出足端之間相對(duì)機(jī)身坐標(biāo)的傾斜角，從而估計(jì)機(jī)器人所處的地形狀況，當(dāng)傾斜角在范圍內(nèi)時(shí)，則機(jī)器人判定其所處的地形為輕度崎嶇地形。在此范圍內(nèi)六足機(jī)器人后續(xù)的腿部運(yùn)動(dòng)沒(méi)有受到很大的限制，因而可以采用無(wú)機(jī)身位姿調(diào)整策略，其自適應(yīng)軌跡示意圖如圖5 所示。

圖5 無(wú)位姿調(diào)整的自適應(yīng)軌跡

圖6 有位姿調(diào)整的自適應(yīng)軌跡

對(duì)于落足點(diǎn)處于緩沖區(qū)外或者引導(dǎo)區(qū)內(nèi)足端受到碰撞等特殊情況下，機(jī)器人將會(huì)判定其所處的地形為重度崎嶇地形。機(jī)器人將觸發(fā)系列特殊軌跡模式以尋找合適的落腳點(diǎn)，直至超出足端的工作空間，設(shè)計(jì)的觸發(fā)模式方案可分為觸壁抬腿軌跡模式和踏空尋落軌跡模式。

當(dāng)足端在抬起階段受到碰撞時(shí)，會(huì)觸發(fā)觸壁抬腿軌跡模式，足端沿著重新規(guī)劃的軌跡完成落足；在下落階段，足端超出緩沖區(qū)范圍卻仍未有可靠的落足點(diǎn)時(shí)，會(huì)觸發(fā)踏空尋落軌跡模式，在可達(dá)空間內(nèi)尋找新的落足點(diǎn)。每個(gè)模式都可以被多次觸發(fā)，形成組合的地形探索及自適應(yīng)軌跡，能較好地處理特殊情況下落足點(diǎn)的選取問(wèn)題，從而增強(qiáng)六足機(jī)器人在復(fù)雜地形中的運(yùn)動(dòng)性能。

2.3 基于八叉樹(shù)地圖的六足機(jī)器人路徑規(guī)劃

移動(dòng)機(jī)器人在復(fù)雜地形中移動(dòng)時(shí)，不僅要考慮障礙信息，還要考慮高低不平的地形因素。通過(guò)篩選和處理，構(gòu)造出一個(gè)機(jī)器人可以識(shí)別的數(shù)學(xué)空間，以便機(jī)器人自身進(jìn)行判斷并實(shí)現(xiàn)安全有效的移動(dòng)。這里將八叉樹(shù)地圖進(jìn)行處理。

（1）構(gòu)造數(shù)值化模型，取最低點(diǎn)的高度為0cm，其他點(diǎn)的高度以最低點(diǎn)為基準(zhǔn)，得出相對(duì)高度，形成類(lèi)似如下數(shù)值矩陣：

（2）機(jī)器人的抬腿高度決定了能通過(guò)區(qū)域的坡度，以此為閾值，通過(guò)算法篩選矩陣中相鄰元素的差值大于閾值的區(qū)域，將對(duì)應(yīng)柵格設(shè)置為被障礙占據(jù)，內(nèi)部不允許通過(guò)。

（3）將障礙物進(jìn)行膨化處理，使其略大于實(shí)際障礙物，移動(dòng)機(jī)器人可以沿著邊界行走而不會(huì)碰到障礙物。

以上對(duì)八叉樹(shù)地圖的處理實(shí)現(xiàn)了對(duì)三維地圖的降維，生成了可供移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃的二維占據(jù)柵格地圖。接下來(lái)，在二維柵格地圖上實(shí)現(xiàn)移動(dòng)機(jī)器人的全局路徑規(guī)劃，為了兼容復(fù)雜地形下的導(dǎo)航，采用由經(jīng)典的RRT（rapidly exploring random tree）算法改進(jìn)而來(lái)的雙樹(shù)Quick-RRT*算法，其相比RRT 算法具有更快的收斂速度和更好的路徑生成質(zhì)量，適合解決多自由度機(jī)器人在復(fù)雜環(huán)境下和動(dòng)態(tài)環(huán)境中的路徑規(guī)劃。

3 實(shí)踐過(guò)程

3.1 六足機(jī)器人仿真平臺(tái)下的運(yùn)動(dòng)控制實(shí)驗(yàn)

本項(xiàng)目使用VREP 仿真平臺(tái)完成六足機(jī)器人模型的搭建，使用MATLAB 聯(lián)合VREP 仿真的方式對(duì)上述提出的自適應(yīng)運(yùn)動(dòng)控制方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。如圖7、圖8 所示，六足機(jī)器人實(shí)現(xiàn)機(jī)身位置和姿態(tài)的跟蹤，并使得六足機(jī)器人完成復(fù)雜的爬坡和跨越崎嶇地形運(yùn)動(dòng)，能夠達(dá)到預(yù)期的運(yùn)動(dòng)效果。

圖7 六足機(jī)器人爬坡

圖8 六足機(jī)器人穿越崎嶇地形

通過(guò)對(duì)比正常步態(tài)和自適應(yīng)步態(tài)穿越崎嶇地形過(guò)程中機(jī)身位姿的變化，在正常步態(tài)下，機(jī)身俯仰角度最大達(dá)到了2.6303°，翻滾角度最大達(dá)到了2.8628°；而在自適應(yīng)步態(tài)下，機(jī)身的的最大俯仰角僅0.7014°，翻滾角為0.6061°，自適應(yīng)運(yùn)動(dòng)能達(dá)到有效平穩(wěn)機(jī)身的效果。

3.2 基于視覺(jué)引導(dǎo)下的機(jī)器人自主導(dǎo)航實(shí)踐過(guò)程

多機(jī)器人協(xié)同環(huán)境重構(gòu)后已經(jīng)對(duì)三維稠密點(diǎn)云地圖的空間重復(fù)點(diǎn)以及孤立散點(diǎn)進(jìn)行濾除，本小節(jié)直接采用Octomap 工具對(duì)點(diǎn)云地圖進(jìn)行壓縮，生成八叉樹(shù)地圖，三維稠密點(diǎn)云地圖轉(zhuǎn)八叉樹(shù)地圖如圖9 所示。

圖9 三維稠密點(diǎn)云地圖轉(zhuǎn)八叉樹(shù)地圖