看了一下多足机器人的地形感知论文Weaver: Hexapod Robot for Autonomous Navigation on Unstructured Terrain，整理一下。

• 基于平台
  六足五关节机器人——Weaver(有点小霸气)
• 导航
  1. 视觉里程计（OKVIS）
  2. 路径跟随（设置起始点和终点的简单路径规划）
• 感知
  1. 外部传感器感知（深度相机）
  2. 内部传感器感知（IMU和马达反馈参数）
  3. 外部和内部传感器感知结合
• 控制
  1. 脚步轨迹产生
  2. 倾角控制
  3. 阻抗控制

Weaven

因为研究方向的问题，我们把主要精力放在地形感知上。

外部传感器感知

• 使用传感器：双目摄像头
在建立Elevation_map的基础上提取地形特征。
在感兴趣的区域中用最小二乘拟合一平面
"f" _(𝑒,1):区域内点的高度值减去平面拟合高度值，代表区域内高度值的分散程度。
"f" _(𝑒,2)，"f" _(𝑒,3):拟合平面与水平面的倾角。
"f" _(𝑒,4)：平均局部方差。
"f" _(𝑒,5)：摄像头观察地面的遮挡情况。
"f" _(𝑒,6)：地形的最高高度。
"f" _(𝑒,7)：均匀游程，高度基本相同的区域长度。

外部传感器感知

内部传感器感知

• 使用传感器：IMU
使用正运动学获取机器人足尖位置，用最小二乘拟合一平面。
"f" _(𝑝,1):每个足尖的高度减去平面拟合的高度值，代表区域内高度值的分散程度。
"f" _(𝑝,2)， "f" _(𝑝,3):拟合平面与水平面的倾角。
"f" _(𝑝,4),"f" _(𝑝,5):IMU获取的翻滚角和俯仰角的方差。
"f" _(𝑝,6)：一段时间内足尖切向力的最大和最小之差。（通过处理电机的电流信号获取力大小）

内部传感器感知

传感器融合

• 对于地形的描述：崎岖性、步态高度。

• 控制量：虚拟刚度、步频、步幅。

• 优化量：耗能、稳定性、运动速度。

• 外部传感器为前馈控制，内部传感器为反馈控制。

• 优点：内部传感器弥补了视觉遮挡、运动模糊的问题。外部传感器弥补内部传感器地形感知区域小和控制滞后的问题。

综合控制

因为这样的设计，六足机器人能够较为稳定，完成大部分有难度的动作。

实际效果