分布式觸覺傳感器如何讓人形機器人「感知」世界，實作全身運動？

2024-10-23科技

憑借與人類相似的形態和運動能力，人形機器人未來有望被廣泛套用於各種操作和運動任務中，以支持或替代人類工作。

然而，在狹窄受限較多的工作環境中，要想讓人形機器人在其中穩健工作，必須使其具備多接觸運動能力。

多接觸運動不僅涉及機器人四肢末端的接觸（如手和腳），還涉及四肢中間部位（如膝蓋和肘部）的接觸。

盡管近年來人們對人形機器人多接觸運動的規劃和控制已經進行了積極研究，但目前實作多接觸運動的人形機器人大多數僅限於手和腳，而不是像人類一樣能與整個身體的任意區域進行接觸。

提出新控制方法， 實作全身多接觸運動

一般來說，我們將涉及機器人任意身體部位接觸的運動定義為全身多接觸運動。

要想實作這種復雜的運動形式，主要面臨兩大挑戰：全身接觸感知的能力，和在多接觸狀態下的平衡控制。

近日，來自CNRS-AIST JRL和東京理科大學的研究人員攜手合作，對此進行了深入研究，並開發了一種控制方法。

該方法透過安裝在機器人身體表面的分布式觸覺傳感器，實作了全身多接觸運動。與傳統的力/扭矩傳感器相比，這些薄而靈活的分布式觸覺傳感器能夠在不對機器人身體形狀進行大改的前提下，測量全身接觸情況。這使得機器人不僅能實作四肢末端的多接觸運動，還能透過四肢中間部位（如膝蓋和肘部）進行支撐，從而大大提高了機器人在面對幹擾和環境誤差時的運動穩定性。

從傳感器的開發到基於傳感器的運動生成，關於人形機器人觸覺測量的研究範圍雖然廣泛，但除了雙足行走時機器人腳底的壓力中心（CoP）和支撐區域的計算外，之前很少有研究使用觸覺傳感器進行人形機器人的平衡控制。在本研究中，該團隊明確使用觸覺傳感器來控制全身接觸的人體運動的平衡。

透過擴充套件以前開發的有效多接觸運動控制技術，研究團隊為機器人配備了分布式觸覺傳感器，將測量範圍擴充套件至中間區域，並透過使用力/扭矩傳感器和分布式觸覺傳感器的反饋控制來穩定機器人運動與平衡。動力學模擬驗證結果表明，研究團隊開發的觸覺反饋大大提高了全身多接觸運動對幹擾和環境誤差的穩定性。

此外，研究團隊還進行了模擬世界和真實世界的實驗。在測試中，肢體上安裝了分布式觸覺傳感器的真人大小人形機器人RHP Kaleido展示了各種全身多接觸運動，如向前邁步並用前臂接觸支撐身體以及以大腿接觸保持坐姿平衡等。這表明，透過研究團隊開發的控制方法，人形機器人可以執行全身多接觸運動，並且具有更好的穩健性。

該研究成果的相關論文以「Whole-Body Multi-Contact Motion Control for Humanoid Robots Based on Distributed Tactile Sensors」為題發表在【IEEE Robotics and Automation Letters】上。

接下來，一起來和機器人大講堂深入探索這一研究成果！

兩大實作難點？新控制方法如何實作？

據了解，研究團隊提出的控制系統由質心運動控制和肢體運動控制兩部份組成。相比之前開發的控制系統，新系統增加了基於觸覺傳感器的模組擴充套件，用於適應全身接觸。具體來說：

質心運動控制

其質心運動控制透過作用在機器人質心（Center of Mass, CoM）上的合力矩（Resultant Wrench）來實作。合力矩由分布在機器人各接觸區域的接觸力矩組成，這些接觸力矩基於分布式觸覺傳感器測量的實際接觸多邊形進行線上更新。質心運動規劃采用模型預測控制（Model Predictive Control, MPC），以最小化質心狀態與參考狀態之間的誤差，並透過比例-微分（Proportional-Derivative, PD）反饋控制進行質心狀態穩定。

肢體運動控制

其肢體運動控制透過分布接觸力矩到各接觸區域來實作期望的合力矩。力矩分配透過求解一個二次規劃問題來完成，確保滿足單邊和摩擦約束。此外，采用阻尼控制（Damping Control）來實作各接觸區域的期望接觸力矩，其中分布式觸覺傳感器用於測量實際接觸力矩。

分布式觸覺傳感

為了實作全身多接觸運動控制，研究團隊還在機器人肢體表面安裝了分布式觸覺傳感器，以獲取關鍵接觸資訊。這些分布式觸覺傳感器由多個只能測量法向觸覺響應的單元組成，數據從這些單元轉換為接觸力矩，用於阻尼控制。為了線上更新接觸多邊形頂點，系統基於分布式觸覺傳感器的測量估計接觸表面區域，並計算包含所有檢測到接觸的單元的最小矩形作為接觸多邊形。