王小濤, 張家友

(南京航空航天大學航天學院，南京 210016)

近年來在火星和月球表面發(fā)現了很多有研究價值的區(qū)域[1]，而這些區(qū)域多處于被稱作極端地形的區(qū)域之中。極端地形被定義為至少有如下特性之一的地形：陡峭斜坡、松軟土壤、高聳的懸崖、缺乏直射光照、極度寒冷、溝壑等[2-3]。而大多數機器人只能應用在相對平坦的巖石地形上，并不適用于探索極端地形區(qū)域。陡峭斜坡和松軟的土壤會削弱漫游器的牽引力，極大地降低了地形的可通過性；傳統(tǒng)的搖臂-轉向架結構，在陡峭斜坡上的滑動會顯著增加，并且在某些區(qū)域根本無法進入[4]；高聳的懸崖對漫游器也非常危險，在崎嶇不平的地形上，漫游器很可能意外跌落；由于絕大多數的機器人都使用太陽能，所以進入缺乏直射的陽光的區(qū)域也就意味著只有有限的能源可以使用。

為了克服上述極端地形區(qū)域所帶來的限制，目前針對陡峭斜坡、高聳懸崖及溝壑等地形設計的漫游器多為繩系機器人，系繩的存在使得穿越極端地形區(qū)域成為可能，但同時也帶來了發(fā)生系繩纏繞的問題[5]。目前中國尚未有針對極端地形繩系機器人的研究，所以將主要依據國外研究現狀分別根據機構構型和系繩管理技術對極端地形繩系機器人的發(fā)展進行分析和總結。

1 繩系機器人研究現狀

1.1 腿式

Dante Ⅱ(圖1)是由CMU在1992年開發(fā)的，是一個可以攀爬陡峭斜坡的繩系步行機器人[6]，致力于活火山的探索，Dante Ⅱ共有8條腿，每個腿都可以獨立地調整垂直位置來避障及適應崎嶇地形。通過使用系繩，Dante Ⅱ可以在陡峭斜坡上進行上升和下降[7]，在陡峭斜坡上上升和下降過程中，系繩通過提供與重力相反的作用力并不斷地調整系繩張力來維持自身的穩(wěn)定，同時最小化腿的載荷。通過減小足上的牽引力及提供穩(wěn)定性，使得Dante Ⅱ可以在接近垂直的地形上行走。系繩除了提供支持力外，還用來傳輸能源及視頻遙測數據。Dante Ⅱ可以通過多種方法進行控制，從直接遠程操作到實時自主行走的監(jiān)控控制。Dante Ⅱ所需要的能源設備、視頻遙測設備以及火山口全景攝像頭都位于靠近火山邊緣固定機器人的錨點周圍，錨點處的衛(wèi)星波段通信天線在機器人和遠程控制站之間發(fā)送視頻和數據，遠程控制站的操作員使用圖形用戶界面來監(jiān)控和指揮機器人，操作人員還可以獲得各種視頻圖像及用激光掃描儀繪制的地形圖。

雖然繩索的支持使得Dante Ⅱ能夠探索極端地形區(qū)域，但是也帶來諸多限制，最明顯的缺點就是需要找到一個可靠的支撐點(機器人質量比較大)，且探索范圍受限于繩索的長度；如果將數據傳輸改為無線傳輸并使用板載能源，那么繩索的直徑將會大大減小，因此繩索的長度就會相應增加；繩索在機器人下降過程中提高了其穩(wěn)定性，但當機器人偏離繩索方向時，繩索將產生一個側向力，這將使其發(fā)生側翻，該問題導致Dante Ⅱ在成功完成了下降到火山之中的任務之后，在上升過程中由于發(fā)生了側翻而提前結束了任務，最后使用直升機和兩名輔助人員恢復了正常狀態(tài)。

圖1 Dante ⅡFig.1 Dante Ⅱ

1.2 輪式

Cliffbot(圖2)為應用于陡峭斜坡上的四輪繩系機器人，該系統(tǒng)由3個Cliffbot機器人組成，其中2個在懸崖邊充當支撐點來輔助第3個機器人，第3個機器人通過控制系繩在陡峭斜坡上行走[8]。由于使用了兩根系繩，Cliffbot可以在斜坡上進行橫向運動，但是這種優(yōu)勢會隨著下降深度的增加而消失。這種方法在相對平滑的平面上工作還不錯，但是在比較崎嶇的地形上，會使系統(tǒng)非常復雜且約束了機動性，使得運動規(guī)劃變得更加復雜[9]。目前針對復雜環(huán)境下的路徑規(guī)劃問題，國內外已經有了相當多的研究，Hert等[10-13]、Xavier[14]主要研究的是針對多個繩系機器人情況下的路徑規(guī)劃問題；而尹新城等[15-20]主要致力于避障環(huán)境下的路徑規(guī)劃問題。

圖2 CliffbotFig.2 Cliffbot

圖3 TRESSAFig.3 TRESSA

在某種程度上，Cliffbot和Dante Ⅱ面臨著相同的問題，不過Cliffbot在模塊化、多機器人控制及自我配置能力上有更長遠的考慮。由于Cliffbot使用在懸崖邊緣的機器人來進行系繩的收放操作，減輕了在懸崖上的機器人的質量，但卻增加了系繩與路面的摩擦，增加了繩索被破壞的概率，更嚴重的是Cliffbot不能從側翻中恢復。在此基礎上，進一步研發(fā)出了TRESSA(圖3)組合機器人[21]，可運行的斜坡角度由70°提升到85°，改進版的Cliffbot集成了機械臂及用于科學探索的儀器設備，增加了雙目視覺、地形建模、地形分析、局部路徑規(guī)劃及側滑估計等特性。

Axel是一個可以通過系繩在陡峭斜坡上升降的雙輪繩系機器人，并且可用于火山口、平坦、陡峭的巖石斜坡地形中，可在斜坡上進行土壤采樣任務[22-23]。Axel的首要目標是最小化系統(tǒng)復雜度及質量[24]，具有對稱車身的兩輪車和一個腳輪臂，共3個電機，分別控制輪子、腳輪臂、系繩。其中腳輪臂有幾個目的：收放系繩、在平坦的地形上提供反作用力矩抵抗車輪推力、調整巡視器的俯仰角來改變雙目相機和其他設備的朝向、如果其中一個車輪執(zhí)行器發(fā)生故障，其作為冗余備份使用。Axel使用差分驅動，省去了雙驅結構，降低了復雜度、質量及能源消耗。汲取Dante Ⅱ的經驗，系繩放置在本體上，減少了系繩與地形的摩擦，提高系統(tǒng)的可靠性。Axel有兩種主要的運動方式：①滾動模式。使用輪子的電機進行驅動，此時系繩處于松弛狀態(tài)，腳輪臂置于地上，與輪子的電機形成反作用力，輪子電機旋轉，朝前運動。②翻滾模式。只有腳輪臂電機提供驅動力，該模式用于收放中心體中的系繩，只能直線前進或后退。在斜坡上行駛時，會混用兩種模型，根據地形阻力和系繩張力來控制模式切換；在垂直地形上由于沒有阻力，只能使用翻滾模式，類似的VolcanoBot[25](圖4)是一款以Axel為原型的改進版，專用于探索火山裂隙。

圖4 VolcanoBot ⅡFig.4 VolcanoBot Ⅱ

DuAxel(圖5)是由兩個Axel和一個中央模塊組成的四輪機器人，不受繩長的限制，可以從安全著陸點處長距離行駛到感興趣的極端地形區(qū)域[26]。到達極端地形之后，其中一個Axel機器人與中央模塊分離，中央模塊在極端地形區(qū)域邊緣充當錨點，中央模塊與分離的Axel通過系繩相連接，分離的Axel沿斜坡下降到極端地形區(qū)域。

圖5 DuAxelFig.5 DuAxel

系繩除了提供力支持外，還負責能源傳輸及數據交換。新版本的Axel Ⅱ(圖6)質量39 kg，可帶10 kg負載，由于上一個版本的Axel中心體的旋轉和系繩纏繞是耦合的，在旋轉儀器朝向時會導致自身的上升和下降，新版本的Axle增加了兩個電機解除了這個耦合，把調整儀器朝向和系繩纏繞變成了相互獨立的操作，在調整儀器朝向時不會再導致自身的上升和下降。同樣的，Axel系繩收放的操作由自身完成，此時系繩與地面的相對運動非常小，減少了系繩的磨損，因此可以使用比之前更細的系繩，相應的探索范圍也會增加。

與DuAxel類似的還有雙子月球車Moonraker和Tetris[27](圖7)。

vScout(圖8)是一款可用于懸崖等地形的四輪繩系機器人，長遠目標是開發(fā)出可以用于行星探索的機器人[28-31]。到目前為止，雖然已經有理論方法實現自動化，但是尚未應用到斜坡地形上，與其他應用于陡峭地形的系統(tǒng)不同的是，vScout通過NRP(network reusable paths)與VR&T(visual teach & repeat)技術[32]實現自動化運行，不過在此之前，需要操作員首先對機器人進行示教操作，之后才可自動化運行，而且目前只能夠在平坦地形上運行，還沒有應用到陡峭地形上。在vScout的基礎上，進一步研制了TReX四輪繩系機器人[33]，與vScout不同，TReX的系繩收放由自身攜帶的系繩收放裝置完成。

圖6 Axel ⅡFig.6 Axel Ⅱ

圖7 Tetris和MoonrakeFig.7 Tetris and Moonraker

圖8 vScoutFig.8 vScout

1.3 履帶式

因為履帶式機器人在爬坡、越障和跨壕溝等方面具有優(yōu)越性，常被應用于軍事、消防以及核工業(yè)等領域。典型的履帶式機器人可分為固定履帶式機器人和擺臂履帶式機器人。擺臂履帶式機器人根據擺臂的數量可分為四履帶雙擺臂機器人和六履帶四擺臂機器人[34-37]。Quince(圖9)是一款具有4個獨立子履帶的高機動性履帶式救援機器人，Quince的4個高自由度子履帶增加了攀爬能力[38-39]。其攜帶的繩索僅用作通信使用，沒有其他用處，雖然考慮到了繩索發(fā)生纏繞的可能，但并沒有采取規(guī)避措施，最終在第6次任務中由于系繩纏繞在了樓梯處導致繩索纏繞設備無法正常工作，最終第6次任務完成后沒有成功回收機器人。

圖9 QuinceFig.9 Quince

1.4 復合式

輪式移動機器人雖然具有運動穩(wěn)定性與路面的路況有很大關系，但是其運行速度更快，而腿式機器人雖能夠適應復雜的地形[40-45]，ATHLETE(圖10)是由噴氣推進實驗室(jet propulsion laboratory，JPL)與美國國家航空航天局(national aeronautics and space administration，NASA)、斯坦福、波音合作開發(fā)的用于月球崎嶇地形的具有高機動性能的輪腿式機器人[46]，速度高達10 km/h，比火星探測車(mars exploration rovers，MER)快了100倍。ATHLETE被用來輔助人類在行星上的運輸任務，為了適應更加崎嶇的地形，在超過20°的斜坡上運行時，ATHLETE可以配備系繩裝置，這樣就可以在陡峭的地形中行走。優(yōu)點1：在平坦地形上使用輪式行走，在崎嶇地形鎖住輪子，改用腿式行走，該方式很好地結合了腿式機器人的機動性和輪式高效性；優(yōu)點2：高度模塊化，可重用性強，四肢可配備快速拆卸工具適配器，以便將工具或通用機械手固定在四肢。缺點是ATHLETE帶有大量的執(zhí)行器，腿式機器人平臺的內在復雜度會使系統(tǒng)有高風險的失敗率(盡管增加了一定的冗余度)。Dante Ⅱ與ATHLETE主要系統(tǒng)參數對比如表1 所示。根據表1可以看出，Dante Ⅱ和ATHLETE的質量都非常的大，相對火星探索任務來說它們更適合用于月球探索。

圖10 ATHLETEFig.10 ATHLETE

表1 系統(tǒng)參數對比Table 1 Comparison of system parameters

2 繩系機器人關鍵技術

當機器人使用了系繩時，系繩管理就非常重要，然而對該領域的研究并不多。系繩管理的定義為：通過管理系繩減少其內在問題并獲得有關環(huán)境的有用信息的過程[47]。系繩管理首先要解決的問題就是系繩纏繞問題。機器人若想回到出發(fā)點，必須能夠解決系繩纏繞問題，第一種解決方案是避免系繩纏繞的發(fā)生，通過對機器人進行精確的運動規(guī)劃可以解決該問題，然而此方法需要環(huán)境地圖、機器人的位置信息及可能發(fā)生纏繞的障礙物位置信息，該方法對先驗信息的要求嚴重限制了其實用性；另一種方案就是定位發(fā)生纏繞的位置，然后沿著同一路線返回。Kumar等[47]在2008年首次提出了系繩纏繞檢測方法，該方法不需要機器人位置信息及先驗環(huán)境地圖，只需要系繩方位角及系繩張力就可檢測出系繩纏繞的發(fā)生，并在此基礎上于2014年提出并實現了一種稱作“系繩跟隨”[48]的方法來解除纏繞，然而此方法僅是通過系繩方位角及張力的不一致性進行“暴力定位”，并沒有使用概率方法對纏繞位置進行定位[49]，該方法本質上也是在避免纏繞。

Murtra等[50]使用非線性優(yōu)化的方式融合系繩長度、IMU及輪式里程計數據對管道檢測機器人進行定位。該方法僅是使用系繩長度作為一種新的約束提高了定位精度，并沒有對系繩纏繞位置進行檢測及建圖。Mcgarey等[51]在2016年首次提出了基于系繩的定位與建圖問題，并提出一種基于FastSLAM[52]的粒子濾波器[53-55]來估計系繩纏繞位置(intermediate anchor point,IAP)，并在2017年給出了基于系繩的同時定位與地圖構建(simultaneous localization and mapping，SLAM)[56]數學模型，建立了TSLAM問題的完整描述[57]，同時提出了一種新的TSLAM問題解決方法：Batch Formulation[57]，該方法與現代SLAM中的光束平差法(bundle adjustment，BA)[58]方法類似，都是將最大化后驗概率問題轉化為最小化目標函數的非線性優(yōu)化問題，同時針對TSLAM問題使用RANSAC[59]Segmentation方法得到IAP初值，根據系繩每部分的固定長度進行數據關聯，根據TSLAM問題的稀疏性可以使用Cholesky[60]分解或Schur[61]分解降低計算復雜度。典型極端地形繩系機器人系繩功能對比如表2所示。

表2 系繩功能對比Table 2 Functional comparison of tether

注：√表示具有某個功能；×表示不具有某個功能。

從表2可以看出，早期的繩系機器人并沒有提供系繩管理功能，繩系僅作為基本組件，而基于TReX的繩系機器人開始加入系繩管理功能，并對繩系機器人問題進行了完整的建模。

3 結論

構型選擇決定機器人行走控制方式及其精度，目前為止，極端地形繩系機器人構型大致分為腿式、輪式、履帶式及復合式，綜合系繩管理技術從以上分析可得到以下主要結論。

(1)系繩的輔助使得機器人可以在極端地形上運行，但帶來的一個副作用就是會導致橫向運動不靈活，Dante Ⅱ的側翻揭示了運動在陡峭地形上的兩個重大挑戰(zhàn)：①需要能夠進行態(tài)勢感知的能力；②從危險狀態(tài)中恢復的能力。

(2)目前運行在極端地形上的機器人還需要操作員遠程操作，并不能實現完全的自動化，下一步應該根據板載傳感器，比如通過相機進行環(huán)境感知，實現完全的自動化操作。

(3)板載能源對行星探索機器人來說是一個很大的挑戰(zhàn)，不僅昂貴，而且增加了系統(tǒng)質量，增加了額外的結構和執(zhí)行器，由于能量有限，這限制了任務的可持續(xù)性，同時無線通信在沒有“視線”時變得非常困難甚至無法通信，而且還涉及到天線指向等問題，系繩的存在很好地解決了該問題；但當系繩僅提供支持力時，系繩可以更細，相應的巡視范圍也將變大。

(4)早期解決系繩纏繞問題是在避免系繩纏繞，現在演變成了TSLAM問題，不但解決了系繩纏繞問題，還提高了機器人定位精度，然而目前TSLAM解決方案僅適用于2D場景，有待擴展到3D場景中。