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运动控制与感知

开发者开源四足机器人控制器,新增基于深度的落脚点选择

开发者为其自研四足机器人运动控制器加入深度相机建图与落脚点选择,采用MPC与WBC,目前处于MuJoCo仿真阶段。

文 / 现身编辑部来源 / Reddit r/robotics约 1 分钟读完技术 · XIANSHEN

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有开发者公开了其为自研四足机器人四条腿走路的机器人,也就是常说的「机器狗」。比双足更稳、技术更成熟,常用于巡检、科研和陪伴,也是很多人形机器人公司的技术起点。◆ 小白科普 · 现身设计的运动控制让机器人的身体按想法精准动起来、并保持平衡的技术,相当于人类的「小脑」。◆ 小白科普 · 现身器更新。当前演示视频在MuJoCo仿真在电脑里搭建虚拟世界来测试、训练机器人。成本低、速度快,但和真实世界总有差距。◆ 小白科普 · 现身环境中完成,控制回路可利用深度相机图像构建高度图,并据此在地形行进中为足端挑选安全落脚点,以提升机器人稳定性并跨越更复杂障碍。该算法参考D. Kim关于小型四足机器人四条腿走路的机器人,也就是常说的「机器狗」。比双足更稳、技术更成熟,常用于巡检、科研和陪伴,也是很多人形机器人公司的技术起点。◆ 小白科普 · 现身在非结构化地形中视觉辅助动态探索的工作。除落脚点选择外,控制器还能根据障碍物高度动态调整抬腿高度:在平坦地面行走时无需把腿抬得过高,从而节省能量,运动观感也更为自然。技术栈包括C++、Pinocchio、MuJoCo、ROS 2以及MPC与WBC。开发者说明,目前控制器假设地形为刚性且不湿滑;下一步计划改进参考轨迹生成器,进一步提升稳定性与地形通过能力,并已在代码托管平台公开仓库,邀请同行交流控制方法。