《Mechanism and Machine Theory》：A dual-layer multi-objective optimization method for structural and legged mechanism integrated design of heavy-duty hexapod robots
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重型六足机器人结构布局与腿机制协同优化研究提出双层级多目标优化框架，第一层整合地形约束与空间利用率进行结构布局优化，第二层在物理可行性条件下优化腿铰链尺寸，通过实验验证显著提升关节力与能耗指标及地形穿越成功率。
杨苏|梁丁|彭旭|魏晴晴|高海波|刘铁|王浩宇|邓宗权
哈尔滨工业大学机器人系统国家重点实验室，中国黑龙江省哈尔滨市西大直街92号，150001
摘要
现有的重型六足机器人设计方法通常将机体布局和腿部机构分开处理，这限制了它们在结构紧凑性、工作区域覆盖范围和运动性能方面的平衡能力。为了解决这一限制，本研究提出了一个双层多目标优化框架，该框架系统地整合了地形约束、几何参数和动态可行性，以定义一个全面的可行设计域。第一层根据与典型地形（包括坡度、侧向坡度、沟壑和障碍物）相关的分析约束来推导机体布局参数。第二层优化腿部连杆尺寸和比例，以减少关节力和功耗，同时满足物理上的可行性约束。通过仿真和硬件实验验证了该框架的有效性。结果表明，优化后的机器人在关节力和功耗指标上优于基线模型，并且在典型的野外场景中表现出强大的地形穿越能力。该框架提供了一种可推广的设计方法，可以应用于具有不同机体几何形状或驱动方案的其他腿部机器人。
引言
近年来，感知、控制和驱动技术的进步提高了腿部机器人在复杂地形中的运动能力[1]、[2]。一些商业平台，如ETH ANYmal [3]、[4]和Unitree A1 [5]，已经在检测、安全和物流应用中初显成效。然而，这些四足机器人主要针对轻型应用设计，面对苛刻的野外作业时，它们的稳定性和载荷能力可能受到限制。相比之下，六足机器人由于具有更好的地形适应性、结构冗余性和更高的稳定性而受到越来越多的关注。重型六足机器人特别适合执行高载荷、长时间作业以及存在强外部干扰的任务，因为它们具有更好的静态稳定性和姿态适应性。因此，开发具有强地形适应性和高承载能力的重型六足机器人具有重要意义，尤其是在灾难救援、野外运输和危险物质处理等场景中。
重型六足机器人的设计面临许多工程挑战，主要集中在结构强度和运动性能之间的权衡上。一方面，为了支撑重载荷，机器人应具有较高的结构刚度和稳定的支撑能力。然而，这种结构加固也会导致惯性增加、响应速度降低和驱动需求增大[6]、[7]、[8]。另一方面，重型六足机器人预计将在高度非结构化的环境中运行[9]，例如沟壑和不规则障碍物。为了克服这些地形，机器人应提供足够的腿部工作空间和运动自由度。此外，腿部机构的设计必须充分考虑动态性能和驱动效率。一种常见的设计方法是将足部轨迹规划、连杆尺寸设计和执行器布置视为独立步骤[10]、[11]、[12]。然而，这种分离的策略通常缺乏统一的优化视角，难以同时满足几何可行性、运动可达性和动态效率的要求。因此，开发一个考虑结构布局和腿部机构配置的协调优化框架对于扩展重型六足平台的应用潜力至关重要。
多目标优化（MOO）已广泛应用于腿部机器人的结构和性能设计，在尺寸设计、步态规划和驱动配置方面取得了显著进展[13]、[14]、[15]。现有研究通常通过优化腿部比例、连杆配置或执行器布置来提高机器人性能。一些研究进一步探索了腿部机器人的双层或协同设计优化框架[16]、[17]。这些方法通常将机器人形态和运动生成视为两个耦合的优化层次，其中较低层次计算可行的运动，较高层次相应地更新设计参数[18]。通过敏感性分析或梯度计算，这些框架能够在动态约束下实现结构和运动的联合优化。然而，它们的应用主要局限于轻型平台，扩展到在较大工作空间和载荷约束下运行的重型六足机器人仍有限。
基于学习的设计方法，包括深度学习和强化学习[19]，也引起了关注。这些方法可以探索大规模设计空间，以识别形态和控制的有效组合。然而，学习到的控制策略与结构参数之间的关系往往是“黑箱”的，缺乏明确的物理映射或可解释的约束[20]、[21]。这使得将设计结果转化为工程原型变得困难，特别是对于具有严格物理限制的重型系统。在这种情况下，现有的MOO和协同设计方法在应用于重型六足机器人时存在局限性。重型系统表现出腿部力量、支撑几何形状和整体机体布局之间的强耦合。如果结构和机构设计是独立开发的，局部优化可能会导致设计参数的两层之间的脱节。在极端场景中，如穿越沟壑或攀爬台阶时，这种脱节可能导致工作空间不足、动态性能下降，甚至机械干涉[22]、[23]。因此，需要一种能够明确捕捉结构布局和腿部机构之间耦合的优化方法。
在现实世界应用中，重型六足机器人经常需要在复杂和非结构化的地形中运行。因此，在优化过程中纳入合理的约束尤为重要。除了传统的几何和运动学约束外，设计过程还应考虑地形适应性、物理可行性和执行器性能[24]、[25]、[26]、[27]。为了更好地描述自然地形的几何特征，许多研究对典型场景（如坡度、台阶和障碍物）进行了建模[28]、[29]。受这些研究的启发，本研究将地形穿越能力作为先验约束输入到设计过程中，指导结构和机械参数的选择。此外，设计过程还应考虑实际物理因素，以确保操作性能和结构安全性[30]、[31]。然而，大多数现有方法未能全面建模这些关键约束或应用了简化的假设[25]、[32]、[33]。因此，建立一个系统考虑地形和物理约束的完整任务导向的可行设计空间对于提高重型六足机器人设计的质量和实用性至关重要。
为了解决这些挑战，本文提出了一种用于重型六足机器人的双层多目标优化（DLMOO）框架，如图1所示。该过程从基线设计开始，其结构布局、腿部机构和足部轨迹作为评估地形穿越能力和物理可行性的初始输入。得到的约束被组合并传递到第一层，该层优化全局结构布局。其输出随后流入第二层，在物理可行的约束下细化腿部尺寸。这种顺序数据流产生了一组连贯的结构和腿部参数。广泛的仿真和评估表明，所提出的框架显著提高了机器人的机械性能和地形穿越能力，验证了所提出的优化方法的有效性。
与现有方法相比，DLMOO框架在单一设计过程中统一了结构布局和腿部机构尺寸。该框架建立了机体布局和腿部机构之间的直接联系，同时整合了地形穿越和执行器物理约束。这种层次化的整合实现了协调的结构和机械优化，更好地反映了现实世界任务需求，为设计重型六足机器人提供了工程路径。本文的主要贡献总结如下：
(1)本文提出了一个双层优化框架，该框架整合了结构布局和腿部机构设计。第一层优化在空间利用和地形穿越能力之间取得平衡，而第二层优化实现了最佳动态性能。这一协调过程克服了结构-机构设计分离带来的性能限制。
(2)该框架将一组全面的地形穿越约束和物理可行性条件纳入优化过程，形成了一个任务导向的可行设计空间。这确保了设计结果能够适应任务场景并具有实际可制造性。
(3)优化后的配置在性能指标上明显优于基线模型。六足机器人在所有实验场景中都表现出高地形穿越能力，特别是在穿越沟壑和克服障碍物的任务中，成功率超过95%。
本文的其余部分组织如下：第2节提供了六足机器人的结构设计、运动学分析和地形穿越能力分析的概述。第3节详细介绍了所提出的优化框架。第4节对优化后的机器人运动和地形适应性能进行了全面评估。最后，第5节总结了本文并指出了未来工作的方向。
部分摘录
概述
本研究中采用Elspider-IV [34]作为基线平台。该机器人采用了受哺乳动物启发的空间腿部布局，提供了宽广的站立姿态和增强的承载能力。图2展示了整体结构布局和尺寸参数。全局结构变量包括纵向腿部间距P、横向腿部间距W1、机体高度参数H1和H2，以及工作区域范围(RX, RY, RZ)
框架描述
为了确定六足机器人的设计参数，开发了一个双层MOO框架，如图7所示。该框架依赖于单向的层次依赖关系。在第一层中，在可穿越性约束下确定机器人的全局几何配置。得到的工作区域范围作为布局优化的输出，并作为腿部机构优化（第二层）的边界条件。
实验设置
本小节介绍了实验平台、腿部编号方案以及用作参考参数的基线几何配置。为了验证所提出的双层优化框架的有效性，所有仿真和物理实验都是基于Elspider-IV六足机器人进行的。该六足机器人采用矩形机体布局，每侧对称安装三条腿。腿部编号方案明确如下：腿部1–3分别对应
结论
本研究提出了一个用于重型六足机器人结构布局和腿部机构协调设计的双层多目标优化框架。第一层在地形穿越性要求的约束下建立几何问题，而第二层在严格的物理可行性约束下细化腿部机构。这两层共同形成了一个任务导向的设计空间，并将全局机体布局与局部驱动协调集成
CRediT作者贡献声明
杨苏：撰写——原始草稿，方法论。梁丁：资源，概念化。彭旭：撰写——审阅与编辑，方法论。魏晴晴：调查。高海波：项目管理。刘铁：验证。王浩宇：软件。邓宗权：项目管理。
利益冲突声明
作者声明他们没有已知的竞争财务利益或个人关系可能影响本文报告的工作。
