仿生腿足式机器人的发展——浙江大学控制学院机器人实验室熊蓉教授谈国内外腿足式机器人研究情况

仿生腿足式机器人的发展——浙江大学控制学院机器人实验室熊蓉教授谈国内外腿足式机器人研究情况
熊蓉
【期刊名称】《机器人技术与应用》
【年(卷),期】2017(000)002
【总页数】8页(P29-36)
【作者】熊蓉
【作者单位】浙江大学控制学院机器人实验室
【正文语种】中文
近日，来自浙江大学控制学院机器人实验室的熊蓉教授跟大家分享了仿生腿足机器人目前的研究情况以及她们团队所做的一些工作。

主要从五个方面对仿生腿足机器人展开介绍，包括研究背景与意义、研究历史与现状、关键技术与挑战、波士顿技术解析、浙大研究进展。

1.1 机器人的类型
机器人有两种基本的类型，第一种是模仿人的手臂和手的功能，能够对各种物体进行操作、加工等作业的操作机器人；另外一种是模拟人、动物行走以及汽车行驶等移动能力的移动机器人。

移动机器人跟操作机器人相比，主要在于它的移动性，它扩大了机器人可作业的范围，可应用到各行业、各个领域中。

例如，它可以在工业上进行搬运、军事上进行作战、家庭里进行清洁，甚至能够到达人类难以到达的环境里面进行探测等。

目前这两种类型的机器人技术都逐步成熟，当前研究趋势是把二者结合起来，称之为移动作业机器人，它进一步强化了操作机器人作业范围和作业能力。

本文主要介绍移动机器人中腿足式机器人的情况。

目前，常见的陆地机器人通常是轮式和履带式，它们技术相对简单，而且发展成熟，已应用到诸多产品中。

另外还有一种是躯干式，它可以攀附在不平整的地面上，通过跟地面的摩擦来实现运动。

如图1所示。

1.2 为何研究仿生腿足机器人？
既然轮式、履带式的技术简单且成熟，并且已有很多应用，为何还要花如此多的人力、物力研究腿足式机器人？当前，自然界里有很多地面环境并不平整，比如山地、丘陵、雪地等，在这些地面上，轮式或者履带式机器人难以行走，而足式跟轮式、履带式相比较，它在运动的灵活性和环境的适应性方面有着显著的优势，就像人在室内环境中可以轻松地上下楼梯，可以爬山，可以背负重物进行运输等。

主要优势表现在两方面：首先，腿足式是一种离散的落脚点的方式。

它可以适应复杂多变的地形、各种软硬不同的地面，可以轻松跨越障碍物，并且对地面支撑力的要求较低。

第二，腿足式具有多肢体、多自由度的特征。

它能够主动调节身体高度；能够主动隔震，确保稳定；具有静态稳定运动容错性，即使有一个肢体发生故障，或者一个关节发生故障，它依然能够继续运动。

就像有一些动物某个肢体受伤了，它还可以继续运动，而轮式机器人就不行，一个轮子坏了整个机器人就坏了；能够利用腿足操作物体，可以进行腿足功能的变换，让腿变换成手，四足机器人可以让其中两个腿站立，前面两条腿变换成手进行操作。

跟轮式、履带式相比，腿足式有多方面的优势，因此它有很多应用，比如物资运输、野外勘探、灾后救援以及在高危险环境中作业等。

在2011年的日本福岛核电站事故中，日本政府采用履带式机器人进行救援，但它无法克服环境的复杂性，只能利用环境中可落脚点来实现移动，救援效果并不理想。

在2012年的DARPA机器人挑战赛中，仿人机器人可以完成一些高难度的任务，例如，它可以开车到达救援地点，下车会开门，关闭阀门，利用工具进行破墙，能够穿越障碍物、上楼梯等一系列的工作。

DARPA机器人大赛有效地促进了腿足式机器人的研发。

2.1 腿足式机器人的发展历史
在这样的背景下，腿足式机器人研究有很多，而且出现了不同类型的仿生腿足机器人，包括仿人、仿四足动物以及仿昆虫的机器人。

腿足式机器人的发展历史，最早可追溯到15世纪。

意大利著名画家达芬奇设计了一台仿人机器人，其主要材料是木头和青铜，它可以挥舞手臂、转动脖子，下巴还可以开合，这些动作主要通过机构和线缆的牵引来实现。

18世纪-19世纪，世界上出现了很多四足机器人和仿人机器人原型的设计，不过也只是一些简单的机构，通过一定的动力让这些机构运行起来，但是这样它的运动都是固定的，谈不上对环境具有任何的适应性。

要适应环境，首先要有丰富多变的步态能力，从研究角度来讲，第一个被记录认为对腿足式有研究的是，英国摄影师Eadweard Muybridge于1878年发表的一篇根据摄影录像分析马的步态的论文，现在的研究者依然可以参考借鉴该论文，在它的基础上对步态做深入分析。

上世纪50年代中期，研究者更加系统地从机电、步态运动等方面开展了研究，相关成果在10年之后逐步发表，其中有关于机构方面的设计。

就整个的机器人来讲，第一台机器人是，1968年美国通用电气公司研究的Walking machine机器人，该机器人高3.3m，重1400kg，由人来操作控制。

人须经过特殊的培训后，才能操作它。

另外，当时还有一个记录，1969年，某公司针对煤矿中的应用开发了一款非常大的腿足式机器人，到目前为止也是最大的腿足式机器人，重15000t。

它在移动的
时候需要先把身体着地，然后再迈动腿，实现身体的移动。

2.2 腿足式机器人的分类
目前，对步态多关节协调控制的研究还相对缺乏。

起到奠基性的是，1969年早稻田大学研发的腿足式机器人系列。

这里分为单足、双足、四足和其他腿足式机器人进行介绍。

（1）单足机器人
图2是单足式机器人的年代谱，但这些并不是腿足式最早出现的样机，第一个能成功行走的腿足式机器人是1969年出现的双足机器人。

上世纪80年代中期， MIT实验室开始研发单腿机器人，研究人员想把之前的位置控制方式改为力控制方式，然后在单腿机器人上去验证其理论，接着再由单腿扩展到双腿、四足机器人上，这种方式后来也被很多研究团队借鉴和沿用。

MIT 的Raibert教授研发出弹跳机器人，只有一根带有弹性的杆，有自由度可以转动，后来又开发了可以快速跑跳，甚至空翻的双足机器人。

1994年，加拿大机器人团队也开始研究单腿机器人，研究人员的想法是，在单足机器人里增加有关的储能元件，利用弹簧来存储跟地面接触时产生的动量，在适当的时候通过它补足其他的能量来实现跳跃。

即使到今天，很多新的研究原理也依然会从单腿机器人开始。

2016年，迪士尼实验室开发了跳跳虎机器人，高30cm，采用一种新型的驱动器—并行线性弹性驱动器，能实现自身的稳定，可以自行运动，而无需人工控制，它7s可以跳19下。

另外，加州大学伯克利分校发明了模仿夜猴的跳跃机器人Salto，如图3所示。

其采用弹性驱动关节，吸收地面的振动储存能量，通过腿部设计和运动规划实现快速跳跃。

其重量只有100g，但跳跃的高度可以达到1m。

（2）双足机器人
研究双足机器人的机构非常多，这里列举一些比较有名的机构。

图4为双足机器
人年代谱。

1）日本体系机器人
最早的双足机器人是，1969年日本早稻田大学推出的WL3机器人，它一步只能
跨15cm，需要45s，采用静态行走，机器人的制芯必须在脚和地面形成的支撑阈里。

后来ZMP概念提出零力矩点，实现了机器人的动态行走。

上世纪90年代到2000年，双足机器人的行走速度基本为2km/h。

之后，大家开始研究机器人在不平整地面和软硬不同地面的适应性。

日本产业技术综合研究所参与了“与人协调共存型机器人系统研究开发项目（HRP）”，项目要求机器人在
与人共处的环境里，能够与人协调共存，并且能够完成各种复杂的工作。

从1997年开始，该所推出了HRP1-4系列的机器人，但行走速度并未有太大提升，一直
保持在2km/h，他们主要研究机器人如何模仿人的各种运动，研究者提出用运动
捕捉仪把人的运动捕捉下来，然后映射到机器人中去实现，机器人能够完成舞蹈、敲鼓，以及操作工具完成加工等。

在2010年世博会上，该所展示了HRP4C机器人（图5），它可以模拟人的表情、动作。

跟早期比较高、壮的仿人机器人相比，该机器人身材非常纤细，可以实现快速地小颠步运动，当然跟人的大幅度运动相比还有差距。

日本本田公司是第一家开始研究仿人机器人技术的企业。

从1986年开始，经过
11年研究，于1997年推出了一款可以稳定行走的机器人P3，行走速度为
1.7km/h。

在此基础上，研究人员进一步优化了驱动、斜坡减速器以及动态行走的算法，而且把机器人的高度从超过1.8m逐渐下降到1.5m，后来到1.3m，这正
是2000年推出的非常灵活的机器人ASIMO。

它通过全身40多个关节协调运动，实现上楼梯、下楼梯，快速行走，跑步速度可以达到9km/h，比一般人的行走速
度要快，还可以单脚跳、双脚跳。

它主要在室内环境里进行演示，并没有到室外环
境中验证过。

2）美国体系机器人
上文介绍的都是日本体系的机器人研究情况，除了早期的机器人采用液压驱动，其他大部分机器人都采用电机驱动，在算法上主要基于ZMP理论，在控制方面主要对关节进行位置控制。

机器人的力反馈，主要是通过肢体的末端装六维的力矩传感器，根据力的反馈形成闭环。

这种方式使得它环路较长，响应速度较慢，稳定性不强，尤其对环境的适应性。

美国从另外一个角度去研究，控制方式选择力控制方式。

在单腿机器人研究的基础上，MIT在1994年前后开始了双腿机器人的研究，推出了Spring Flamingo机器人，提出了虚拟模型的控制理论，在器件上采用弹性驱
动关节。

通过弹性驱动关节可以实现力控制，通过虚拟模型的控制理论改变了日本传统的控制方法。

把机器人跟环境之间假设成某种虚拟的器件连接，采用线性的弹簧阻尼系统或者旋转的弹簧阻尼系统等。

美国大多数的学校延续了这样的思路，密歇根大学于1997年研制出很多双足机器人，还尝试了并行机构、四连杆机构；2008年与俄勒冈州立大学合作研发MABEL机器人，它具有奔跑能力，可穿行于复杂地形和进入建筑物内执行任务。

美国俄勒冈州立大学2015年开发出ATRIAS机器人，可以实现快速稳定的行走，以及抗外力扰动，并参加了2015年DARPA机器人挑战赛；2017年推出了一款Cassie鸵鸟机器人，跟机器人ATRIAS相比，没有采用四连杆机构，可在室外的
平地上快速的行走，计划应用到物流行业中。

美国Boston Dynamics公司研制了很多出色的腿足式机器人。

2005年推出了BigDog机器人；之后在四足机器人的基础上，开始研究液压驱动的仿人机器人，于2009年研发出Petman机器人，其主要用于军队生化服的测试。

该机器人高1.75m，重80kg，步行速度5.1km/h，是第一台采用液压驱动实现快速行走的机器人；在这之后研究了Atlas机器人，在原有液压驱动的基础上采用电液混合驱动
的方式；2016年推出了Atlas二代，跟上一代相比，身高有所降低，体重减少近
一半，原来重150kg，现在只有82kg，可以在室内、室外、雪地上行走。

Atlas机器人和Petman机器人，主要的功能是行走，而不是跑步，说明行走和跑步还有一定差距。

Atlas二代机器人中安装有传感器、激光和视觉系统，它可以通过识别二维码，然后抓取物体，抓取过程中如果受到干扰，也可以相应地做出调整。

3）其他国家体系机器人
德国慕尼黑大学研究了罗拉机器人，通过模仿人的双足机构来实现快速跳跃，研究者分析了人肌肉的分布，采用弹性驱动关节，实现双腿交替的跳跃。

2013年，意大利技术研究所（IIT）研发了Coman机器人，它仿照四岁孩子而造，身高94.5cm（从脖子到脚），重31.2kg，有25自由度，结合了刚柔两种关节（如图6所示）。

4）国内双足机器人
国内也有很多高校在研究双足机器人。

最早研究的是国防科学技术大学，他们在1995年公布了“先行者”机器人，后来还研发了“变形金刚”机器人；北京理工大学研究的汇童机器人也很有名，可以舞剑、耍刀术，也可以打乒乓球；2014-2015年，浙江大学开发出一款可以打球的双足机器人。

5）被动双足机器人
如图7所示，还有一类机器人被称为被动双足机器人，它曾经有一个非常热的研
究阶段，但是近期逐渐转冷。

研究者当时主要是研究如何减少腿足式机器人对能耗的需求；利用它在运动过程中得到的动能、势能，把势能转化成动能，减少对驱动的要求；以及极限稳定理论等。

（3）四足机器人
目前，四足机器人也有非常多的单位在研究，这里简单罗列一些。

图8 为四足机器人年代谱。

最早的四足机器人，是MIT在单腿机器人的基础上研
制的BigDog机器人，它于2005年问世，身长1m，重76 kg，负重150kg，行走速度6.4km/h，其采用电机驱动，是一款噪声小、行动敏捷的小型化机器人。

BigDog研发出来后，Boston Dynamics公司一直致力于提高它的速度，于2013年推出了WildCat机器人，速度可达24km/h，该机器人的构造跟BigDog相比
有所改进，里面一些驱动部件也发生了改变，目前没有这方面资料的说明，只是从它的体积和运动上面来判断。

在步态上，BigDog机器人主要是对角小步跑，WildCat机器人实现了机器人前面两条腿跃地，后面两条腿着地的动作。

研究人员通过对猎豹的分析，发现它的尾巴和脊柱在运动中都发挥了重要作用，于2012年推出了Cheetah机器人，在它的脊柱上增加一个自由度，通过脊柱和腿
的协调运动使得机器人达到非常快的速度，可以达到47 km/h，是到目前为止最
快的腿足机器人。

它的液压动力器都放在外面，负载相对会小很多。

在机器人Cheetah一代的基础上，2014年MIT研发了Cheetah二代。

一方面整个机器人实现了完整的步态，另一方面该机器人可以通过激光传感器检测障碍物，动态地规划落脚点，实现实时对障碍的检测和跳跃。

其速度也很快，达到22
km/h，通过多种技术的融合，能量效率降到了0.5， Big Dog机器人能量效率为15。

2016年，Boston Dynamics公司采用电机驱动研制了Spot&SpotMini机器人，实现了机器人的小步走。

SpotMini机器人在Spot机器人的基础上增加了机械臂，它通过机械臂进行操作，例如抓取玻璃杯等。

走的过程中摔倒了，它能自己爬起来，借助机械臂可以提高它的稳定性，实现爬起动作。

不仅美国的MIT和Boston Dynamics公司在这方面有研究，各个国家在四足机
器人方面也都做了很多研究。

国内的机构也有不少，比如山东大学、上海大学、国防科技大学等。

除了单足、双足和其他多足机器人外，现在还有很多腿足式机器人，比如，有袋鼠
机器人，利用它的尾巴在跳跃的过程中辅助平衡；有模仿蟑螂在不平整地面上实现快速行走；还有慕尼黑大学做的六足机器人，可在管道里面攀爬探测。

机器人除了单纯的腿足，目前还有履带腿足的混合或者是轮腿混合。

2015年DARPA比赛中有两款非常典型的机器人，一个是卡内基·梅隆大学研发的CHIMP
高智能移动平台（图9），它行走时通过履带加速在平整道路上的行走速度，用足式来跨越障碍物，还可以两条腿站立起来，原来的前肢变成手去操作方向盘、工具，还被称为“变形金刚”。

另一个是，拿到DARPA机器人比赛冠军的韩国KAIST
机器人（图10），它的膝盖和脚上分别装了两对轮子。

比赛过程中有很多双足机
器人发挥的很不稳定，例如，从车上下来摔倒，拧阀门时摔倒等，而KAIST机器
人从车上下来后就跪下，这样降低了重心，形成了非常大的支撑阈，所以它的比赛用时要比其他机器人短，成功率也非常高。

还有一种轮足混合机器人，它走到不平整地面时，会利用脚底板进行清障，走楼梯的时候用腿足的方式实现行走，轮式在这方面很难实现，特别是楼梯还比较高时。

近期，Boston Dynamics公司研发的handle机器人备受关注。

该机器人腿的下
方装了两个轮子。

在平地上，handle用轮子快速行走，上身主要做平衡控制，通
过改变它的重心，可以控制平衡以及让机器人朝向各个方向行走。

当地面不平整时，可以发挥腿的优势，改变腿的高度和方向，在上身很稳的情况下，来适应地面情况。

它的最快速度达到14.4km/h，还可以跳跃，跳跃的高度达1.2m。

研究者最近也
在分析它的技术到底是先进了还是只是一种难度的降低。

上文介绍了各种腿足式的机器人，下面介绍其中涉及的关键技术和面临的挑战。

目前腿足式机器人的技术主要包括5方面，分别是仿生机构的设计、关节驱动的
设计、平衡控制与抗扰动，感知伺服运动规划，续航能力的提升。

其中，续航能力的提升与其他四个方面都有关系。

3.1 仿生机构的设计
腿足式机器人的总体研究思路是，借鉴生物的运动结构形式来提高机器人运动能力，通常从自然界中借鉴机构的设计灵感，当然不能够完全的复制，要考虑对它的改进，这种改进以提高运动能力为主。

早期的一些仿生设计主要是研究腿的构型和关节的调节度，近期研究范围扩大了，例如，Festo公司做的仿生袋鼠机器人，通过结构上的仿生，对袋鼠运动步态的分析来实现整个运动；洛桑理工大学研究苍蝇、蜘蛛这类爬虫设计出多自由度的机器人，实现快速运动。

但是这些机器人结构形态设计完后都是固定的，非常具有局限性，因此，苏黎士理工大学考虑研发一款让机构变形的机器人，根据任务和地面情况改变机器人的腿足构型。

不像Boston Dynamics公司的机器人只有固定的两条腿，要么都是向前，要么都是向后，要么一个向前要么一个向后，通过机器人机构的设计可以灵活改变两个腿之间的形态结合，能更好地适应运动要求。

2014年被Google收购的SCHAFT公司，在2016年也制作出一款双足的机器人，但整个结构跟人的腿相比，还有很大差异。

它在功能上模拟，但在结构上局部仿生，当然并不是所有结构都要仿生。

研究者在做一些机构的设计时，从自然界中提取它的灵感，然后进一步优化来提高它的运动能力。

3.2 关节驱动的设计
驱动方面也是机器人研究的一个非常重要的难点。

国外在这方面做了很多尝试，而且研发了很多新型的驱动，这些驱动也被应用到了其他机器人中，推动了整个机器人产业的发展。

像Boston Dynamics公司以及IIT研制的机器人的驱动大多采用
液压或者电液混合。

通过压力源产生动力，通过压力控制器控制液压缸实现负载控制，液压缸可以实现高力矩、高速度的控制，同时它本身又具有柔性。

但问题是噪声和体积比较大，因为有的机器人采用内燃机，这也是BigDog机器人被美国军
方喊停的一个原因。

日本从80年代开始主要采用电机，通过减速器连接到负载上，同时通过力矩传感
器获得力矩的信息进行反馈。

由于电机可以实现高精度位置、速度的控制，所以它的位置伺服的精确度很高。

它的力矩反馈回路比较长，故力矩伺服性相对较差。

由于电机是高转速、低扭矩，所以减速器会变成高扭矩、低转速，能量消耗就会比较大。

由于这一连接是全刚性的，所以外界的扰动会直接作用到减速器和电机上，机器人需要克服这些扰动。

MIT和美国IHMC机构考虑能否在减速器和负载之间加一个
柔性元件，这个柔性元件具有主动消除外力扰动的作用，同时通过柔性的变形测得力的信息，进行力矩的反馈控制，以及考虑对这部分柔性单元进行能量的存储，最终它能达到液压驱动那种柔性的控制，并且为能量的储存提供方便。

另外，这里用到的减速器是一个高减速体。

上文提及的跳跃机器人SALTO，其采用电机驱动加柔性单元，结合腿部的运动使
机械增益可变，蹲的时候机械增益比较低，跳跃的时候腿部可以进行极大地伸展，机械增益快速增加，从而实现能量成倍的增加，这样跳跃的高度比较高，速度也比较快。

3.3 平衡控制与抗扰动
在平衡控制和扰动方面，主要利用传感器感知机器人在运动中运动性能的变化受到的扰动，然后在线地规划它的控制，保证平衡，实现速度控制。

所以，首先是自身状态的估计，选择合适的传感器，对它进行布置与标定，对机器人进行建模，对这些传感器的数据进行融合，判断机器人所处的状态，为后一步的平衡控制提供依据。

目前主要采用IMU模仿人耳蜗功能，摄像头模仿人眼睛对外部观测，还有每个关
节上的传感器模仿人对肌肉感知的能力，通过这些信息的融合来计算机器人自身的状态。

3.4 感知伺服运动规划
人不管是处于哪一种运动，都会通过自身的感知信息不断调节步态。

机器人的研究
也是借用这一思路，首先对机器人进行建模，做一定的抽象，然后设定一个控制器，让机器人开始运动，过程中根据实验的结果进行特性的辨识，最后调整控制器，有的是调整控制器的设计，有的是在运行时，调整控制器的速度、参数。

最后，实现机器人的快速运动。

对机器人而言，如何选择落脚点比较难。

所以在DARPA比赛中，还是由人在后台根据机器人获得传感器建模后来规划落脚点的区域在哪个地方，机器人应该用什么步态来走等。

3.5 续航能力的提升
机器人续航能力的提升也是现在研究的一个热点。

腿足运动能耗比较高，演示时间都比较短，通常半个小时或者一个小时。

像LS3机器人虽然续航时间长，但对能
量的要求依然很高。

人的能耗大概是在0.01-0.2，而现在的机器人基本上都在2
以上，这些都影响了它的续航时间。

当然可以通过给它增大电池的容量，用高密度的电池容量来供电，这也是一个研究方向，也可以通过机构进行减重，减少一定的能耗，以及在驱动和控制上能否实现它高能效的控制，也颇具研究价值。

例如，Handle机器人，实际上是通过轮式运动降低了在平地上的消耗； MIT通过研制高力矩密度电机，利用驱动器，通过超
级大电容储存能量进行再生，还通过降低腿部的惯性来减少能耗；德国的达姆斯特塔工业大学通过模拟人的肌肉的分布，通过在弹簧里面进行能量的储存和利用，来实现高能效。

图11是Boston Dynamics的开发年谱，可以看到开发过程中机器人的变迁。

4.1 机器人能力侧重点
BigDog机器人、阿尔法狗、Spring机器人主要是提高机器人的运动能力、抗干
扰性，还有崎岖地面、山路的适应性和平衡能力，因为面向军方的应用需求，所以还要提高这些机器人的重载。