山东大学教授李贻斌：腿足机器人技术与应用
山东大学教授李贻斌：腿足机器人技术与应用
人形机器人是腿足机器人的一种形式。对于复杂环境来说，腿足机器人可能具有更强的应用前景。腿足机器人环境适应力更好，运动能力、越障能力可能更强。那么能不能研究一种机器人，让它能够通过它们之间的对接与重构来实现足的变化，这就是现在我们开始做的工作。
2024年5月31日，在2024第十四届中国国际机器人高峰论坛的人形机器人产业链协同发展论坛上，山东大学教授李贻斌围绕"腿足机器人技术与应用"这一主题，展开了精彩报告。以下是本次报告实录：
多足机器人研究方向
对于一体化关节来说，现在各个公司做的非常到位，我们也开展了这方面的研究工作。包括驱动、传动、感知、控制于一体的电驱动关节。
双足，也就是最小移动模块，现在把它定义成一个双足的双腿的模块，对于这个模块来讲针对的控制方法，现在开始有一些基于强化学习的控制策略。对于双足的构型来讲，还是要走仿生的路线，要模仿分析一下四足动物或者人的骨骼结构，来设计相应轻量化的方式，形成模块化的双足机器人。
有了平台，相应它的控制系统要建立一个相对集成化比较高的控制系统，并且搭载IMU进行姿态感知。
后面还要进行系统的建模，现在采用强化学习的方式也可以摆脱建模的过程。我们的控制方式最早还是用的位置控制，接下来用的是基于模型的全身运动控制，这种方式可以得到很好的控制效果。
我们采用模型预测控制全身运动控制的方式，使双足机器人在不平整路面、水泥地、草地等地面都可以拥有很好的运动效果。
后来我们采用了强化学习的方式来设计它的控制器，也可以获得非常好的控制效果。
强化学习下载到物理平台上，在斜坡地形等环境当中进行实验，效果也是非常好的。
有了两足平台之后，我们看一看多足平台是怎样组成的。
对于多足平台来说，我们要想用双足的单模块来组成多足的平台，组成的方式有设计刚性拼接控制、牵拉柔性控制和主动柔顺控制三种不同拼接方法：
以多足生物的运动机理为基础，根据拼接腿足的数量呈现的地形适应特性、载重能力、作业能力以及控制特性等不同性能，构建任务-环境与腿足构型匹配的最优构型映射策略。
同时还要搭建轻量化的通讯协同。利用路由器将多个机器人配置在同一局域网内，通过LCM（Lightweight Commuciation and Marshalling）搭建多足机器人实时通讯网络，实现多足机器人协同运动与信息共享。
基于Isaac Gym仿真训练环境，搭建适用于任意腿足模块拼装的共性神经网络模型，训练大断崖、凸起、连续高台阶等复杂地形运动能力。腿足拼装模块增加有效提升复杂地形适应能力和扰动适应能力，如：三模块拼装体通过协同牵引可攀爬上比自身高度更高的坑洼地形。
结合深度强化学习（DRL）的鲁棒灵活运动规划与基于虚拟模型（VM）的高带宽鲁棒控制，解决强化学习从仿真到样机部署的reality-gap，实现具有机器人强鲁棒性奔跑、跳跃等运动。
我们也在在Webots和Isaac-Gym中仿真验证算法在模块化双足、四足、六足机器人的有效性，以及在双足机器人BRAVER上进行了自主拼接测试与协同运动测试。
研究与展望
仿真、仿人仿动物都是一种手段，今后的仿生一定会超越仿生存在，而不是达到仿生。
山东大学足式机器人成果
山东大学机器人研究中心自2010年开始进行高性能腿足式机器人研究，代表成果包括：燃油动力液压驱动四足仿生机器人、电动力液压四足双臂平台、电机驱动四足仿生机器人、电机驱动四轮足仿生机器人与电机驱动可变构型六足机器人。
腿足式机器人代表成果：爬−步多模式四足双臂机器人机构设计与优化。
根据爬行-步行运动工作空间/力需求，设计四自由度腿部肢体，创成高功率密度高集成关节驱动，开发驱动-运动-感知一体控制器，集成高动态多模式四足双臂机器人。目前已开展机器人样机实验，包括爬行模式双臂自由轨迹运动、步行模式臂末端工具操作等。四足机器人上安装机械臂可提高作业能力，机器人展示出多任务的特性，应用WBC算法避免任务的冲突，可以大大提升作业效率和能力。
近期成果：BRAVER
（此处内容缺失）