基于神经网络的四足机器人SLIP模型运动控制

吴陈成，李 光，谢楚政，于权伟，章晓峰

1 研究背景

移动机器人是自动执行工作的机械装置，其移动范围远大于自身结构的特征尺寸。它既可以接受人类指挥，又可以运行预先编排的程序，甚至可以根据以人工智能技术制定的原则纲领行动。它的任务是协助或取代人类工作，例如在制造业、建筑建造业或其他有危险作业的工作。狭义上的分类包括：轮式移动机器人、足式移动机器人以及轮足混合式移动机器人。相关研究领域有三维环境构建、定位、路径规划、运动控制等。轮式移动机器人在作业过程中对地形要求较高，无法适应复杂的地形。而基于四足哺乳动物的形态设计的四足机器人由于其结构上的特点，能够适应错综复杂的地形且具有较强的运动属性[1-2]。美国波士顿动力公司研发的Big Dog 四足机器人采用液压驱动，具有良好的承载能力，在其控制中也用到SLIP 模型，Big Dog 在近代四足机器人的发展史上具有里程碑意义[3]。波士顿动力公司后续又发布了LS3[4]、Spot、 SpotMini 等一系列先进的四足机器人[5]。瑞士苏黎世联邦理工学院研制的ANYmal[6]和麻省理工学院研制的Cheetah 3[7]灵活性较高。国内宇树科技研发的莱卡狗（Laikago）[8]具有优异的动态性能，其中Unitree A1 款机器狗具有深度视觉功能，可以实现实时3D 地图创建及导航规划。

与传统的固定式机器人不同，四足机器人通过腿部与地面的接触产生相互作用力实现对速度与姿态的控制。而对于四足机器人来说运动的控制十分重要，所以科研工作者们对四足机器人运动过程中的跳跃控制问题进行了研究。……