为什么足式机器人行走如此困难？

最近加州大学伯克利分校和卡内基梅隆大学，展示了ATRIAS足式机器人能够在随机变换的障碍地形中行走的过程：尽管踏脚石高度和之间的宽度随机变化，但ATRIAS可以像人类一样行走，完美跨越。与人类及大多数陆地动物一样，腿（足）式机器人需要能够在崎岖的地形上移动，以便在灾难响应、搜索和救援等应用中发挥作用。

然而，设计能够处理离散立足点（像碎石或踏脚石）的控制算法是具有挑战性的，因为这对脚的放置有严格的约束，并且这些系统的运动是由复杂的动力学方程控制的。

加州大学伯克利分校的Hybrid Robotics Group一直致力于为高自由度双足机器人开发正式的控制框架，这种框架不仅能保证在离散地形上精确的步进位置，而且还能对不确定性和外部力量进行建模。这些方法独立于特定的机器人本身，并已经在各种机器人的模型上，包括RABBIT、ATRIAS和DURUS，进行了（模拟）测试。

团队通过ATRIAS双足机器人平台对控制算法进行了实验测试，它能够在随机变化的离散地形上实现动态步行，步长在30到65厘米之间变化，步高需要向上/向下22厘米，同时保持0.6米/秒的平均步行速度。

为什么离散行走在机器人中如此困难？首先，双足机器人是高度自由的系统，其运动由复杂的非线性微分方程控制，这些方程捕获了地面相互作用的混合动力：机器人必須通过不断地与周围环境进行接触来与环境互动。

如ATRIAS这类机器人，是欠驱动的（underactuated），这意味着机器人的脚踝没有驱动器，只有定点脚。这相当于踩着垫脚石或者踩着高跷爬着楼梯，保持平衡的唯一方法就是一直走下去。另外踏脚石也严格限制了脚的放置，而现实世界中这些垫脚石也可能会倒塌。机器人必须在其他物理限制范围内工作，如电机扭矩限制和摩擦力（机器人不能滑动）。所有这些限制相互作用，使得控制设计过程变得非常重要。

通过对系统动力学中的非线性进行推理，并利用最优和非线性控制技术的最新进展，可以以简单紧凑的形式指定控制目标和期望的机器人行为，同时提供稳定性和安全性保证。这意味着，机器人越来越适应在离散的地形上行走，而不会滑倒或摔倒。