解析波士顿动力handle机器人背后的技术终版

1、解析波士顿动力Handle机器人背后的技术李 超Handle介绍波士顿动力（BD）简介Why轮+腿？雷锋网关于Handle的几个问题足式机器人的未来和挑战我们在做什么？互动交流提纲1. Handle介绍Handle亮点：新的机器人形态：轮+腿运动更加快速灵活超强的弹跳能力1. Handle介绍Handle展示的功能：快速加速和制动运动过程中转弯和原地的高速转弯单轮过斜坡，姿态保持稳定Endpoint Control（Spotmini展示）搬运货物（100lbs）快速下台阶室外雪地弹跳1. Handle介绍Handle主要技术：腿式机器人轮式和平衡车地图构建与定位导航移动操作（Mobile Ma

2、nipulation）系统设计与集成原本主讲人：熊蓉 教授 （我的导师）1. Handle介绍Handle展示的功能：快速加速和制动运动过程中转弯和原地的高速转弯单轮过斜坡，姿态保持稳定Endpoint Control（Spotmini展示）搬运货物（100lbs）快速下台阶室外雪地弹跳1. Handle介绍与腿有关的技术！2. 波士顿动力介绍 创始人Marc Raibert（1949年生，现任总裁） 1992年创立 主要产品：双足和四足机器人 MIT Leglab （1995年之前） 时间轴2012.22011.92012.92013.102015.22016.62010.42011.102

3、012.102016.22013.72017.2PetmanAtlas ProtoAtlasNew AtlasHandle2005Petman ProtoBigdogAlhpaDogLS3CheetahWildcatSpotSpotmini1992成立？2. 波士顿动力介绍2. 波士顿动力介绍Petman ProtoPetmanAtlas ProtoAtlasNew AtlasHandleBigdogAlhpaDogLS3CheetahWildcatSpotSpotmini平衡、重载仿生高速安静敏捷 能力侧重点2. 波士顿动力介绍Petman ProtoPetmanAtlas ProtoAtl

4、asNew AtlasHandleBigdogAlhpaDogLS3CheetahWildcatSpotSpotmini液压驱动电液混合驱动电机驱动20132016 动力和驱动2. 波士顿动力介绍BigdogAlhpaDogLS3CheetahWildcatSpotSpotmini 腿型典型四足步态Crawl（爬行）Pace（遛步）Trot（对角小跑）Bound（奔跑、跑跳）Gallop（飞奔）速度稳定性、路面适应性2. 波士顿动力介绍BigdogAlhpaDogLS3CheetahWildcatSpotSpotminiTrotBound、Gallop混合步态个人认为：Wildcat是目前腿式

5、机器人运动控制算法和硬件系统的巅峰！ 步态混合步态典型四足步态2. 波士顿动力介绍Legged robots that balance, Marc Raibert, 1986 MIT Leglab（1980s） 路线：单腿双腿四足 基础：单腿 核心：动态平衡（Dynamic Balance）波士顿动力波士顿动态/波士顿动力学2. 波士顿动力介绍 单腿弹跳 运动对称性 落脚点计算Bigdog Overview, Boston Dynamics, 2006Legged robots that balance, Marc Raibert, 1986运动对称性落脚点控制2. 波士顿动力介绍F(M,J)

6、K2. 波士顿动力介绍Legged robots that balance, Marc Raibert, 1986Virtual Model Control of a Biped Walking Robot, Jerry Pratt, 1995 双足跑步 两条单腿交错运动；2. 波士顿动力介绍Legged robots that balance, Marc Raibert, 1986Virtual Model Control of a Biped Walking Robot, Jerry Pratt, 1995 双足步行 虚拟模型控制； 牵引力控制；2. 波士顿动力介绍小扰动-踝策略中扰动-髋

7、策略（扭动身体）大扰动-跨步策略Humanoid Push Recovery, Benjamin Stephens, 2007 双足平衡 踝策略（小扰动） 髋策略（中扰动） 跨步策略（大扰动） 安全倒地策略（超大）2. 波士顿动力介绍小扰动-踝策略中扰动-髋策略（扭动身体）2. 波士顿动力介绍大扰动-跨步策略2. 波士顿动力介绍超大扰动-安全着地策略2. 波士顿动力介绍Legged robots that balance, Marc Raibert, 1986 四足运动 等效双足策略； Gallop?2. 波士顿动力介绍MIT Leglab2. 波士顿动力介绍 MIT Leglab思路：四足

8、双足 单腿 30年前的成果依然令人敬佩！ 1992 - 2005 小伙伴们在干什么？足式机器人优势：立体复杂路面的，主要就是台阶和楼梯相比履带式，尺寸小、灵活对地面无损坏总之：走轮（履）式不能走的路，到轮（履）式到不了的地方！Spot、SpotminiSCHAFT灵活3. Why轮+腿？Spotmini灵活3. Why轮+腿？SCHAFT灵活3. Why轮+腿？注：SCHAFT并不比BD双足的能力差。BD很少展示下台阶？足式机器人劣势：能量利用效率低快速运动能力不足结构复杂，控制难度和成本高3. Why轮+腿？能量利用效率低动力：汽油 到 电池3. Why轮+腿？人步行（0.3）自行车（0.1

9、）绝大部分路面都比较平坦，完全足式效率太低2. 快速运动能力不足Handle速度可达24km/hNew Atlas 速度差不多5km/h（猜测）3. Why轮+腿？3. 结构复杂，控制难度大，成本高3. Why轮+腿？3. Why轮+腿？AtlasHandle腿部关节Hip 3Knee 1Ankle 2腿部关节Hip 1Knee 1Ankle 13. 结构复杂，控制难度大，成本高Handle腿部关节只有3个，设计、加工和装配难度都下降控制难度： 足式步行 轮式运动Atals腿是3维，Handle腿是2维平面的，算法难度降低少了三个关节，驱动和加工成本降低3. Why轮+腿？扬长避短、优势互补轮

10、（履）腿结合是足式面向实用化的一个必然趋势！3. Why轮+腿？Kaist - Hubo，2015DRC Finals 1st Place CMU - Chimp，2015DRC Finals 3st Place4. 关于Handle几个问题我的疑问？ 腿的通行优势没有充分发挥，除了跳跃，其他动作轮式都可以做？4. 关于Handle几个问题 Handle基于Atlas的躯干，双轮的轮子，突破点在哪里？个人理解难度突破并不大，主要是波士顿动力面向实际应用，对双足行走一些固有不足进行完善（行走效率和能量利用效率等）。目前来看，轮腿（履）混合是足式机器人面向实用化开发的一个方向，包括DRC比赛第一名

11、韩国HUBO机器人，第三名CMU的chimp机器人。4. 关于Handle几个问题 Handle加了个双轮后，很多人觉得比之前的双腿直立行走控制难度变小了，事实是这样的吗？对比ATLAS，控制难度确实变小了。不仅是控制难度变小了整个腿部驱动和结构设计难度也小很多。4. 关于Handle几个问题 平衡车和Handle的轮子在稳定结构方面有什么不一样的地方？平衡车和Handle的最大差异是腿的作用。Handle的腿可以模拟主动悬挂系统，可以改变腿长和支撑力。可以通过改变腿长，改变身体重心高度、左右位置和姿态，提高轮式在复杂路况下的通行能力、身体的平稳性和高速运动转弯时的安全性。另外，因为身体和手臂

12、的扭动可以辅助提高前向运动的稳定性。4. 关于Handle几个问题 Handle倒滑+弹跳背后的技术难不难？倒滑：按之前波士顿动力腿型的介绍，前向和后向滑动的运动控制几乎没有差异。倒滑的原因是机器人在裆部竖装了一个激光雷达，前滑时，腿会遮挡视线。4. 关于Handle几个问题 Handle倒滑+弹跳背后的技术难不难？弹跳：对boston dynamcis来说， Handle弹跳的算法难度并不大。见MIT最早双足机器人空翻视频，理论上算法难度远大于Handle ，更不提Wildcat在高速奔跑Gallop的算法难度。主要难度在于硬件方面，包括动力和机构。4. 关于Handle几个问题 两个轮子不

13、转的时候能走路吗？不行。主要原因：1. 机器人侧向无法平衡。腿部的自由度不够，特别是髋缺少Roll （侧摆）关节。简单来说：走路时。2. 行走方向很难控制。髋缺少Yaw（偏转）关节，轮与地面的接触面不够，难以提供足够摩擦扭矩维持身体方向。Handle待解决问题：上台阶问题。（易解决）自主移动与自主操作问题。（机器人是一个完整的系统，光有运动能力并不够，待无人车技术、人工智能技术等技术一起成熟）安全性问题。（也是双足应用的最大问题和瓶颈，致命弱点。双足重心较高，稳定性不够。故障时，机器人摔倒，如何对环境的破坏和人员的伤害，基本无解）强调动态平衡/稳定（Dynamics Balance/ Stab

14、ility），欠缺静稳定（Static Stability）。动态平衡必须实时依靠控制来完成平衡控制，一旦这种掉电或故障，控制失去，机器人就会失去平衡摔倒。5. 足式机器人未来和挑战未来实用化方案：轮腿式四足机器人。（期待spotmini的下一代）5. 足式机器人未来和挑战熊蓉教授团队相关研究成果：打乒乓球的仿人机器人“悟”和“空”腿式机器人地图构建与定位导航2015亚马逊机器人分拣货物挑战赛（Amazon Robot Picking Challenge, 5st Place）移动操作（Mobile Manipulation）自主行走平衡车6. 我们在做什么？熊蓉教授团队相关研究成果：打乒乓球

15、的仿人机器人“悟”和“空”腿式机器人地图构建与定位导航2015亚马逊机器人分拣货物挑战赛（Amazon Robot Picking Challenge, 5st Place）移动操作（Mobile Manipulation）自主行走平衡车6. 我们在做什么？熊蓉教授团队相关研究成果：打乒乓球的仿人机器人“悟”和“空”腿式机器人地图构建与定位导航2015亚马逊机器人分拣货物挑战赛（Amazon Robot Picking Challenge, 5st Place）移动操作（Mobile Manipulation）自主行走平衡车6. 我们在做什么？熊蓉教授团队相关研究成果：打乒乓球的仿人机器人“悟

16、”和“空”腿式机器人地图构建与定位导航2015亚马逊机器人分拣货物挑战赛（Amazon Robot Picking Challenge, 5st Place）移动操作（Mobile Manipulation）自主行走平衡车6. 我们在做什么？熊蓉教授团队相关研究成果：打乒乓球的仿人机器人“悟”和“空”腿式机器人地图构建与定位导航2015亚马逊机器人分拣货物挑战赛（Amazon Robot Picking Challenge, 5st Place）移动操作（Mobile Manipulation）自主行走平衡车6. 我们在做什么？熊蓉教授团队相关研究成果：打乒乓球的仿人机器人“悟”和“空”腿式机器人地图构建与定位导航2015亚马逊机器人分拣货物挑战赛（Amazon Robot Picking Challenge, 5st Place）移动操作（Mobile Manipulation）自主行走平衡车6. 我们在做什么？熊蓉教授团队相关研究成果：打乒乓球的仿人机器人“悟”和“空”腿式机器人地图构建与定位导航2015亚马逊机器人分拣货物挑战赛（Amazon Robot Picking Challenge, 5st Place）移动操作（Mobile Manipulation）自主行走平衡车6. 我们在做什么