六足机器人，如何在窄壁攀爬耗电量最低？

文|多芬奇

在本文中，我们提出了一种肢体机制机器人在狭窄空间上移动的步态策略。具体来说，我们描述了两种类型的运动，即垂直身体攀爬步态和水平身体攀爬步态，机器人用来在两个平行的墙壁上攀爬。

所提出的策略通过对实际机器人的仿真和实验进行了验证。此外，为了降低运动过程中的功耗，我们采用了基于机器人及其四肢姿势的功率效率模型。仿真和实验结果验证了所提步态策略的有效性。

肢体机制机器人有6个肢体，可用于运动或操纵。肢体以均匀的间隔径向附着在身体上，这种布置允许均匀的移动性和全向操作。

肢体机制机器人具有18个自由度，每个肢体有3个旋转关节，对称结构为每个肢体提供了相同的工作空间。它重2.67公斤，正常站立姿势的高度为180毫米。每个关节都由 驱动，该伺服器包括伺服电机、减速齿轮、控制单元和通信接口。

为了平衡机器人在两个平行壁上的姿势，我们考虑了每个肢体尖端的按压力，机器人身体与墙壁之间的距离由每条腿的工作空间和初步实验决定。

而且，作为模型的假设，腿尖不会在墙上滑动。在实际机器人系统的情况下，功能由硅橡胶实现，以保持稳定保持。

要通过腿机器人爬上墙壁之间，有几种策略。作为攀登平行壁的第一个挑战，我们提出了两种类型的ASTERISK步态策略，即垂直体攀爬步态，

a和水平体攀爬步态，b.两种策略的控制都依赖于（1）和（2），并考虑2个同时移动的摆动肢和4个对墙壁施加力的支撑肢。图中的数字。4表示摆动肢体顺序。策略之间的区别在于攀爬平行壁时的机器人姿势和运动序列。

左图是垂直身体攀爬步态。右图是水平身体攀爬步态。

为了初步评估提出的步态策略，我们在模拟器中复制了ASTERISK和实验环境。机器人结构，即其主体和链接，由简单的3D对象表示。接头特性，如顺应性和最大扭矩，是从 Dynamixel 伺服规格中检索的。

通过初步实验得到了肢体与壁体静摩擦系数参数。根据肢体工作区，我们将垂直身体攀爬步态和水平身体攀爬步态的墙壁之间的距离分别设置为 60 厘米和 70 厘米。由于墙壁的身体姿势不同，每条腿的工作空间都不同。例如，与步态中腿的接触面积相比，垂直身体攀爬步态的上腿上的能力接触面积较小。另一方面，与垂直身体攀爬步态相比，水平身体攀爬步态的所有腿都有更大的工作空间。因此，我们为两种类型的步态设置了不同的距离。

其中一些参数，如推力和肢体位置，是根据经验选择的。两种步态策略在大部分时间都成功执行，但机器人在某些情况下失去了平衡并摔倒了。因此，这些结果表明应考虑对身体旋转进行强有力的控制。

在模拟中验证了两种步态策略的可行性后，我们使用机器人在真实环境中实现了它们。适用的参数与模拟的参数相同。此外，两壁由亚克力板组成，肢体尖端由硅橡胶制成，以增加摩擦力。在实验中，我们手动将机器人设置为靠近地面和墙壁之间的初始起始位置。

实验结果如图所示。6和7为两种步态策略，其中执行了相应策略的循环。在每个图中，底部数字描述绘图易于理解上图的运动。

垂直体攀爬步态序列

水平体攀爬步态序列

机器人在实验过程中成功地执行了几个步态周期。下图中显示了垂直体爬坡步态期间一个周期内的伺服扭矩变化，其中 \（\tau _i\） 表示关节 i 处的扭矩。扭矩输出与从仿真中获得的扭矩输出完全一致。一个栅极周期大约需要 6秒。

垂直体攀爬步态期间的伺服扭矩演变 a 来自对 1 的肢体，b 来自对 2 的肢体，c 来自对 3 的肢体

但是，由于伺服反馈的延迟，栅极周期有时会延长到大约12秒。不同的伺服器表现出高扭矩，这可能会导致伺服故障。因此，应减少每个舵机的负载，以提高步态策略性能。

为了改进所提出的步态策略并防止伺服故障，我们应用了一个旨在降低输出扭矩的功率效率模型。机器人接头处的伺服电机是直流供电的，因此它们的输出扭矩与电流成正比。

所需能量与该周期内消耗的总伺服扭矩成正比。因此，最小化输出扭矩对应于功率效率策略。无花果。图8显示支撑肢的扭矩增加。因此，我们专注于功率效率模型的这些肢体的电机扭矩。

即使对于小扭矩，也应通过机器人施加取决于肢体位置和姿势的按压力。因此，应首先改善肢体位置和姿势。具体来说，我们计算了扭矩，以在肢体工作区内的肢体尖端提供足够的力。然后，我们选择了肢体位置和姿势，以最小化一个周期内输出扭矩的总和。为了获得上述信息，通过支腿的静力学计算腿工作区中所有点的输出扭矩总和。

我们从一个周期中每个支撑肢体的最佳轨迹，从每个位置和姿势的评估功能中最小值确定。我们假设每个最佳轨迹都遵循垂直线方向。

与尖端力和关节扭矩相关的反静力学

在这项研究中，我们仅将功率效率模型应用于垂直身体攀爬步态。评估功能根据墙上的接触点表示为图中的彩色图。

由于星号对称设计，我们每对相应的肢体只分析了一个肢体，因此如图。图中显示了三种情况（垂直身体攀爬步态情况下的上腿一侧，中腿，下腿）。

根据接触点 a 的评估函数值 来自对 1 的肢体，b 来自对 2 的肢体，c 来自对 3 的肢体

坐标值相对于机器人坐标系表示，红线表示支撑肢体的最佳轨迹。这些轨迹上的位置和姿势满足图中所示。为了保证稳定性，我们在分析中省略了沿y轴的-30到30 mm之间的区域。

功率效率模型的垂直体攀爬步态实验场景

为了验证这些结果，我们在真正的机器人中实现了它们。相应的伺服扭矩演变如图所示。12.实验场景如图所示。图中a显示一些扭矩，例如\（\tau _3\），比图中的扭矩大。但是，与截面结果相比，进化函数中定义的总输出扭矩降低了约18%。因此，功耗也以相同的量降低。

在本文中，我们提出了两种新的步态策略，用于肢体机制机器人在平行壁上攀爬。垂直体攀爬步态和水平体攀爬步态这两种策略都考虑了两个摆动肢体和四个支撑肢体。

对于垂直身体攀爬步态，机器人的身体保持直立，而对于水平身体攀爬步态，机器人的身体保持水平，即平行于地面。我们通过仿真和真实机器人实验验证了所提步态策略的可行性。此外，我们还评估了可以防止伺服故障的功率效率模型。该模型还改善了机器人四肢的位置和姿势，并降低了爬升过程中的总扭矩。

作为未来的工作，我们的目标是使用提出的策略提高机器人在运动过程中的稳定性。

1. Moosavian SAA，Semsarilar H，Kalantari A （2006）移动救援机器人的设计和制造。在：2006年IEEE/RSJ智能机器人和系统国际会议论文集
2. Miyanaka H， Wada N， Kamegawa T， Sato N， Tsukui S， Igarashi H， Matsuno F （2007） 开发具有卡住避让能力的单元型机器人“KOHGA2”。在：2007年IEEE机器人与自动化国际会议论文集
3. Doi T，Hodoshima R，Hirose S，Fukuda Y，Okamoto T，Mori J （2005）开发在陡坡上工作的四足行走机器人，TITAN XI（步行运动与柔顺性补偿）。在：2005年IEEE/RSJ智能机器人和系统国际会议论文集
4. Luk BL， Cooke DS， Galt S， Collie AA， Chen S （2005） 用于危险环境中远程维护应用的智能腿部攀爬服务机器人。
5. Grieco JC， Prieto M， Armada M， de Santos PG （1998） 用于高有效载荷的六足攀爬机器人。在：1998年IEEE控制应用国际会议论文集
6. Hirose S， Ohno H， Mitsui T， Suyama K （1999） 管道内检查车的设计φ�25,φ�50,φ�150管。在：1999年IEEE机器人和自动化国际会议论文集