四足机器人的跌倒预测与控制框架

预测准确率达95%

该框架能在复杂环境中提前预测跌倒并自主切换控制策略，显著提升四足机器人的稳定性和安全性。

孙浩 · 杨军杰 · Yinghao, Jia · Chong, Zhang · Xudong, Yu · 王常虹

ISA Transactions 2024

参数信息

跌倒预测准确率

95 %

预测提前时间

395 ms

控制器切换时间

0.06 s

触地冲击速度降幅

3

技术优势

提前预判，避免跌倒

基于可捕获性的算法能在跌倒发生前约395ms预测，为切换控制策略争取时间窗口。

自主切换，快速响应

系统能在扰动后约0.06s自主切换至跌倒控制器，避免传统控制器在强扰动下失效。

冲击降低，安全着陆

跌倒恢复策略将触地冲击速度降低三倍，显著减轻跌倒带来的损伤。

鲁棒适应，复杂地形

将不确定性与系统、地形模型结合，增强接触动力学鲁棒性，使生成的轨迹在非结构化环境中更可靠。

应用场景

• 四足机器人：四足机器人可在跌倒前主动切换控制，提高复杂环境中的生存能力。
• 足式机器人控制：该框架扩展了足式机器人控制范围，从仅防跌倒扩展到安全跌倒与恢复。
• 移动机器人：移动机器人在非结构化环境中运行时，该框架可提供跌倒安全保障。