RAMP: Reaction-Aware Motion Planning of Multi-Legged Robots for Locomotion in Microgravity

作者: Warley F. R. Ribeiro, Kentaro Uno, Masazumi Imai, Koki Murase, Kazuya Yoshida · ICRA 2023

授權條款

開放取用
論文: CC BY 4.0

以下內容皆依據論文全文，依其 CC BY 4.0 授權條款使用；圖表已標示作者。

一句話摘要

一種針對微重力下帶夾爪足式機器人的運動規劃器，藉由形塑擺動腿軌跡並移動機身來吸收擺動動量，減少會使夾爪脫離的反作用。

為何重要

具抓握足部的足式機器人被提議用於小行星與太空站，那裡的跳躍難以控制，以推進劑飛行的能力也有限。RAMP 提供在規劃層面降低夾爪拉力的方法，不需摩擦估計；其可調的分配係數提供一種低反作用的選項，可取代無反作用控制，並能避開奇異組態。

問題

在微重力下，唯一能把足式機器人的夾爪從表面拉脫的力來自其自身的運動，因此動態行走有脫離並失去機器人的風險。準靜態行走可避免這點，但對任務時間限制而言太慢；以摩擦為基礎的柔順控制需要任務前無法取得的摩擦資料；而無反作用控制只在單一接觸下得到驗證，且可能把機器人推入奇異姿態。

提出的方法

RAMP 結合低反作用擺動軌跡與全身擺動動量分配。前者是一條 7 階 Bézier 擺動路徑，其係數經最佳化，在達到抬腳高度的同時讓動量變化峰值最小。後者計算一個基座速度，在讓支撐夾爪保持零速度的同時，抵銷擺動動量的 α 比例；α = 0.5 為部分分配（RAMP-PMD），α = 1 為完全分配（RAMP-FMD）。

關鍵見解

在微重力下，夾爪受到的拉力只來自機器人自身的運動，因此將其動量變化降到最低能直接降低脫離風險。
只最佳化擺動軌跡雖能減少反作用，但並不足夠；還需要把擺動動量分配到基座與支撐腿上。
完全抵銷擺動動量（α = 1）可能讓低慣量機器人陷入奇異點，因此分配係數必須依機器人的慣量、速度與可操作度調整。
低反作用擺動軌跡能減少反作用，部分原因是讓擺動的肢體更靠近身體，降低其慣量。

主要結果

在崎嶇小行星表面上模擬一台類似 Hubrobo 的四足機器人（10⁻⁶ G，夾爪保持力 0.9 N）：基線規劃發生脫離，機器人在幾步後飄走。
在同一模擬中，RAMP-PMD（α = 0.5）前進 40 cm 且未超過夾爪力限制，而 RAMP-FMD（α = 1）讓基座移動過多，陷入奇異組態。
在一台一條肢體固定在板上的雙臂氣浮機器人上，RAMP-FMD 將最大地面反作用力與力矩降至基線的 40%（最多降低 60%）。
平均力與力矩依分配係數降至基線平均值的 60% 到 25% 之間（最多降低 75%）。
在氣浮測試中，部分動量分配時機身姿態改變 11°，完全分配時改變 21°；這台慣量較高的機器人沒有出現奇異點問題。

限制

分配係數必須針對每台機器人調整，以免分配的動量超過機器人能吸收的量；完全分配在模擬中造成了奇異點。
實體測試是平面的且只涵蓋單一步，因為氣浮機器人無法連續行走；一條肢體以螺栓固定在板上，因此硬體上並未測試實際的脫離。
四足行走的結果僅來自模擬，使用柔順的點接觸模型，表面剛性與阻尼為假設值。
實驗用的軌跡與逆向運動學是離線計算的。

對領域的影響

入圍 ICRA 2023 傑出行走運動論文獎決選，被引用 7 次。論文未隨附釋出程式碼、資料或硬體設計。

摘要

微重力下的機器人移動能力，是擴大人類對外太空利用與探索的必要條件。仿生多足機器人是達成安全、精確行走運動的一種可能方案。然而，機器人在微重力下的動態運動，可能因過大的運動反作用造成夾爪脫離而失敗。我們提出一種新穎的反作用感知運動規劃（RAMP），藉由減少機器人的動量變化來降低與地形表面失去接觸的風險，以提升微重力下行走運動的安全性。RAMP 以低反作用擺動軌跡（LRST）將擺動動量降到最低，同時把此動量分配到整個身體，確保支撐夾爪的速度為零，並將運動反作用降到最低。我們以動態模擬驗證所提方法，結果顯示 RAMP 能產生安全的運動，支撐夾爪不會脫離，使機器人抵達指定位置。我們也在氣浮系統上進行實驗，進一步驗證 RAMP，展現反作用力的顯著降低與微重力下移動能力的提升。

連結

arXiv 2301.07996: https://arxiv.org/abs/2301.07996
DOI 10.1109/ICRA48891.2023.10161185: https://doi.org/10.1109/ICRA48891.2023.10161185
PDF: https://arxiv.org/pdf/2301.07996v1