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有腿的单轮机器人Ringbot！伊利诺伊大学香槟分校KIMLAB实验室提出单轮腿式机器人新概念

机器人大讲堂 · 公众号 · · 2024-02-21 17:00

正文

近年来，随着对自主交通运输技术兴趣的日益增长，学术界和工业界不断深化对具备动态导航能力的新型移动机器人的研究。

在诸多相关研究中，轮式机器人因其在平坦地形上的高效、稳定和快速移动而广受欢迎；而腿式机器人则在攀爬斜坡、跨越障碍等复杂地形中显现出它们卓越的适应能力。此外，腿式设计还提供了更好的操作性，和能够调整步态以适应特定任务的需求。也因此， 轮式和腿式机器人已经成为两大主流运动模式， 并在它们各自的应用领域中占据举足轻重的地位。

为了融合这两种运动模式的优势， 有不少研究人员曾进行过轮腿混合型机器人的积极开发。苏黎世联邦理工学院的研究团队 就曾研发出了一种能够执行混合运动的四足轮式机器人，该机器人不仅在平地上滑行，还能够在轮子刹车的情况下实现在斜坡和台阶上行走， 强有力证明了轮腿混合策略的有效性。

前不久，来自美国伊利诺伊大学香槟分校KIMLAB实验室的研究人员，受到人类驾驶小型车辆时腿部活动的启发，提出了一种创新概念：集成单轮与腿部的机器人Ringbot。

该研究成果的相关论文“Ringbot: Monocycle Robot With Legs”已被《IEEE Transactions on Robotics》接受发表， 在这篇论文中，团队深入阐述了Ringbot的基本机械结构和设计理念以及实验测评。现在，让我们跟随机器人大讲堂的步伐，一起来深入了解吧！

▍ Ringbot设计灵感与构成

Ringbot的设计灵感源自于一种结构独特的单轮车， 该车由一个大轮子和内置的驱动组件构成，包括一个发动机、驾驶员座椅以及驾驶员。驾驶员通过控制油门来调节速率，并通过侧移重心来实现车辆的控制与平衡。

同样地， Ringbot也由三个核心组成部分构建：车轮、驱动模块，以及连接在驱动模块上的腿部。 下图展示了Ringbot整个硬件原型的三维CAD模型。

Ringbot 最引人注目的特点在于其环绕其他所有部件的巨大环形轮子。 在轮子的内部，两个驱动模块沿着轮子的内侧表面移动 ，它们可以看作是仓鼠跑轮中的两只仓鼠。 每个驱动模块上均连接有一条3自由度的腿。 Ringbot利用这些腿部可实现多种功能，包括在轮式模式下保持平衡和方向控制，以及执行各种腿部动作以协助其轮式机动。 这些腿使Ringbot能够防止跌倒，甚至能够自主恢复原状。 机器人的硬件规格如下表所示。

通过采用单轮机构，该机器人具有 固有的俯仰稳定性和出色的越障能力。 大环形轮则为多自由度腿提供了充足的内部空间。通过借助腿部执行多种操作， R ingbot可以使用腿完整地转动其前进方向，如下落回复、原地转向以及就位转向。 这样的功能组合不仅独特而且实用，该机制在现实世界中，尤其是在需要适应多变地形的城市和室内等环境中具有广泛应用潜力。“最后一英里”配送服务便是其典型的潜在应用场景之一。

▍ Ringbot的机械设计

在构建Ringbot原型的过程中，团队主要从机械设计和软件实现两个方面进行深入开发。

在机械设计方面，研究团队将Ringbot的构建划分为三个关键部分：车轮、驱动模块，以及连接在驱动模块上的腿部，并对这些部分进行了精心设计。

A.车轮

Ringbot的轮子是其核心组成部分之一，它不仅赋予机器人移动的能力，还承载了所有其他组件。

车轮主要由轮体、轮辋和轮胎三部分构成。

轮体作为车轮的骨架，提供了驱动模块行进的轨道结构，并设有一个内齿轮，用于与驱动模块的小齿轮相啮合。轮辋则是连接轮体和轮胎的桥梁。轮胎由与地面直接接触的弹性材料制成，拥有50毫米的总宽度和22毫米的平坦表面，这样的设计为机器人提供了更大的稳定性裕度。

车轮直径是独轮车设计中的关键参数，它对驾驶性能和机构空间限制具有显著影响。为了确保重量分布的稳定性并防止腿部碰撞，最小车轮尺寸被精心确定。最大车轮半径的限制则通过简化动力学模型得出的临界速度方程来设定。

在驱动电机轮的选择上，直径范围为230mm至1126mm。考虑到安全性和制造的可行性，最终确定了轮内径为500mm，外径为515mm。

为了实现零件几何形状的高度自由度和快速制造，研究团队采用了3D打印技术。轮体部件使用了微碳纤维填充尼龙和连续碳纤维增强层进行打印，以提升刚度和强度。轮辋部分采用聚乳酸(PLA)打印，而轮胎部分则使用热塑性聚氨酯(TPU)打印。由于打印量的限制，轮体、轮辋和轮胎被分为八段，并组装成一个轮子。构造通过互锁接头和螺钉将轮胎和轮辋固定于轮体，以防部件脱落，并在轮体和轮辋内部插入了碳纤维管加固件，以增强整体结构。

B.驱动模块

驱动模块是Ringbot的关键组件之一，Ringbot的两个驱动模块配置相同，每个车上只有一个单板计算机来操作整个系统。驱动模块的主要功能是控制机器人的纵向运动，从而实现车轮的加速和减速。此外，它还作为机器人系统的平台，承载了计算机、传感器和电池，并连接着腿部。

为了实现最高速度超过4公里/小时的设计目标，选择驱动模块的电机是至关重要的。为了提高驱动扭矩，每个驱动模块采用了两个双伺服电机并将它们同步驱动。为了实现更快的行驶速度，伺服电机的内部变速箱进行了定制改造，速度比原产品提高了3.7倍。驱动电机的供电电压为7.5V，工作在脉宽调制(PWM)控制模式下。

每个驱动模块配备了9-DoF惯性测量单元(IMU)，能够测量绝对方向、角速度和线性加速度。这些IMU的数据结合了每个驱动模块的独立测量结果，可以更准确地估计驱动模块和车轮的当前状态。

为了便于无线、独立操作，单板计算机安装在其中一个驱动模块上，并连接到Ringbot系统中的所有电机和传感器。所有电机，包括腿部电机，都通过晶体管-晶体管逻辑(TTL)串行通信连接。此外， IMU通过I2C通信进行串行连接。

驱动模块通过六个滚珠轴承安装在轨道上，仅允许沿轨道的纵向移动。为了确保驱动模块和轮体之间的紧密配合，并最大限度地减少摩擦，车轮与驱动模块之间的结构设计采用了一系列技术手段，包括推力轴承、辅助滚轮等。

这些驱动模块的设计和布局旨在最大限度地提高Ringbot的驾驶性能和稳定性，从而为其在各种环境下的操作提供可靠的基础。

C.腿部

Ringbot的腿部设计包括两条腿，每条腿配备3个自由度（DoF），并分别安装在两个驱动模块之上。

考虑到每个关节的角度限制，确保腿部在执行多样化动作时避免相互碰撞。腿部的连杆长度和关节配置经过精细设计，保障了当轮子保持直立时，腿尖能够触及地面，这让机器人能通过腿部完成多样的动作，并在轮式驱动期间提供稳定支持。

腿部伺服电机采用偏航-滚动-滚动的配置方式，共设有三个用于位置控制的伺服电机。整个腿部的关节配置如图所示。这些伺服电机通过与驱动模块电机相同的串行通信协议进行控制，实现了腿部与驱动模块间的协同操作。

为了利用腿部作为倒立摆以实现平衡或转向，腿部的有效质量显得尤为关键。解决这一挑战的方法是在每条腿的第一个连杆中放置锂聚合物电池，这样既没有增加额外重量，又增加了腿部的重量，增幅达160%，同时显著延长了机器人的续航时间。

腿部的加入让Ringbot能够完成与传统单轮机器人不同的各类任务。为了精确控制腿部运动，对机器人腿部的正向和反向运动学进行了详细解析。使用Denavit-Hartenberg（DH）参数解决了正向运动学问题，可以根据关节角度计算出脚部的位置。

逆向运动学的解析解也已经获得，实现了对腿部任务空间的控制。解析解确定了对于特定脚部位置的腿部运动角度，这些角度可以确定关节角度。逆向运动学的解可以通过特定的公式计算得出，其中涉及了一些参数。值得注意的是，逆向运动学的解始终是肘部向上的解。

▍ Ringbot的软件实现

在软件设计方面，团队综合考虑了状态估计、速度控制器、转角控制器和腿部运动控制这四个核心要素，确保系统的整体性能和协调性。

Ringbot的整体软件实现原理基于机器人操作系统(ROS)的软件架构。 机器人操作节点是控制Ringbot硬件的主节点，包括状态估计器、控制器和有限状态机。该节点通过TTL串行通信与伺服电机进行通信，并以100Hz的循环频率运行。IMU节点管理IMU操作的I2C通信，并以100 Hz的速率将数据发布为主题。通过Android智能手机应用程序，操作员可以通过WiFi连接到ROSmaster来远程控制机器人。

A.状态估计

Ringbot的状态估计器使用每个驱动模块中的两个IMU和驱动电机的编码器信息来估计机器人的当前状态。每个驱动模块的IMU测量角速度、线加速度和绝对方向，并通过融合算法估计绝对方向。通过IMU获取的数据可以推导出车轮的偏航和侧倾方向。通过冗余测量和平均处理，可以提高车轮偏航角和侧倾角的准确性。

B.速度控制器

速度控制器根据机器人的COM偏移生成扭矩，从而控制车轮的速度。同时，控制两个驱动模块之间的相对位置，以防止内部碰撞和过度拉伸。速度控制器包括外部角速度反馈环路、内部方向反馈环路和附加的列车距离反馈环路。

C.转角控制器

转角控制器利用陀螺进动引起的车轮转向，并通过角动量和重力扭矩之间的相互作用来稳定机器人。控制器包括外环和内环，用于跟踪所需的车轮偏航角和侧倾角，并通过状态反馈控制律来调节关节速度。

D.腿部运动

Ringbot的腿用于多种用途，包括平衡、转向和与周围环境的互动。研究人员开发了有限状态机实现不同模式之间的转换，包括驾驶模式、跌倒恢复模式、站立模式和完整转向模式。这些模式允许机器人执行不同的任务，如恢复平衡、调整姿势和完全改变方向。

▍ Ringbot模拟实验

在Ringbot原型机制作完成后，研究人员为了验证其性能分别进行了模拟和真实实验测试。

在模拟测试中，研究人员利用MATLAB 2022a中的Simscape Multibody开发的仿真模型验证了Ringbot的硬件设计和控制器性能。仿真模型反映了从CAD获取的硬件原型的精确质量属性。

A. 转向速率评估

通过仿真评估了Ringbot的转向能力。在仿真场景中，Ringbot在不同速度下保持稳定的线速度，并将腿移至一侧以获得最大转弯速率。结果表明，随着速度的增加，转弯速度减慢。在最快速度下，Ringbot能够完成半径为0.217米的转弯，而在最慢速度下完成0.037米的最急转弯。

B. 驾驶性能验证

通过模拟验证了速度和转向的解耦控制器，模型能够同时跟踪速度和转向角命令。仿真结果显示了在直线轨迹上跟踪变化速度命令的效果，包括加速、保持最高速度和制动。模拟结果表明，仿真模型能够有效地从最大速度过渡到完全停止，并在短短2.6秒内完成这一过程。

额外的模拟评估了转向过程中的驾驶性能，其中机器人保持恒定速度并遵循任意偏航角输入。仿真结果显示，机器人成功地保持恒定速度并遵循偏航角命令，表明硬件设计和规格的有效性。

在硬件实验过程中，研究人员利用Android移动应用程序中的操纵杆用户界面，远程操控Ringbot的速度和转向。与模拟环境相似，速度指令会逐步增加，直至机器人的直线运动速度达到最大限制，即5 km/h。

A.驾驶测试

在驾驶测试中，Ringbot原型机被置于一个8x8 m的空间内进行操作，由人类驾驶员通过遥控器来控制其速度和转向角度。实验主要采用了转向控制器的内环路，并通过活动腿部来调节车轮的侧倾角。这样的配置使得操作员能够直观地根据用户的转向指令移动腿部，进而控制机器人的航向。

结果表明，尽管由于有限的空间和较短的稳定时间导致滚动角并未能精确遵循预期的指令，硬件仍能追踪速度指令并达到最大速度，同时偏航角的变化也能够根据用户指令平滑调整。

B.越障测试

同时，实验也对小型原型机器人的越障能力进行了评估，证明了其在各种形状和尺寸障碍物方面的卓越表现。

测试中研究人员逐步增加难度，使用了隔音板作为障碍物。机器人成功地翻越了高达70毫米、最多堆叠七块的隔音板。此外，它还轻松越过了圆柱形障碍，如60毫米的管道和45毫米的矩形铝框架。在最具挑战性的测试场景中，机器人甚至在高度相当于其车轮直径17.5%的模拟减速带上移动并保持了平衡。

小型障碍物导航的成功进一步验证了Ringbot原型机在实际道路障碍管理方面的潜力，这为开发更大实际应用版本的机器人提供了光明的前景。

参考文章：

https://ieeexplore.ieee.org/document/10423226

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